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本发明公开了一种基于深度序列的人体行为识别方法，基于法线信息的LBP算子；空间金字塔方式组合LBP算子；组合LBP算子的稀疏表示；行为序列的分割与对齐；为获取深度图中反映不同人体行为表面的曲面特征，进一步提高人体行为识别的鲁棒性，根据深度图中人体结构的相似性及关联信息，定义了深度图中法向信息的LBP描述算子，该算子在细节上保持了人体行为曲面的几何特性，局部空间上提取了曲面的局部特征，并以此作为深度图中人体行为局部特征表示。全局上，基于字典学习的编码方法整合了细节信息，自适应时空金字塔和稀疏系数的池化处理保持住了人体曲面的局部空间结构关系，实现对三维人体行为的细节和整体特征描述。
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