基于深度图像的人体行为识别算法研究

　　

近年来，人体行为识别已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。为避免传统RGB图像受光照干扰的不足，提出一种基于深度图像的人体行为识别改进算法。首先，将深度图像投影到三个正交的笛卡尔平面坐标系上获得深度运动图；然后，在深度运动图上训练三个方向的卷积神经网络模型；最后，把测试集深度运动图的识别概率进行平均值输出。所提算法在MSR Action3D数据库进行实验，实验结果表明该算法有着较高的识别率，验证了该算法模型的有效性。

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