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為解決使用RGB圖像進行特征提取時容易受外界因素干擾，且計算復雜度高等問題，采用一種更加有效的解決方案，即使用深度數據進行人體動作識別。利用Kinect采集的關節點數據，首先將人體關節劃分成五個區域，對每個區域的向量夾角離散化從而描述不同的狀態，再通過Baum-Welch算法學習出各區域的多隱馬爾可夫模型（ multi-HMM），并使用前向算法建立生成區域與動作類別概率矩陣。在此基礎上，對區域及動作類別進行內耦合和間耦合分析，從而表達各關節點之間的交互關系。最后使用基于耦合的K最鄰近（ KNN）算法完成整體的動作識別。通過實驗測試對五種動作的識別率均達到90qo以上，并與3D Trajectories等方法進行對比，實驗得到的綜合識別率高于對比方法，具有明顯的優勢。
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