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摘要
人体行为识别是计算机识别和理解人类活动的重要技术基础，也是对视频数据
中的人体动作和行为进行正确理解和分析的重要手段，主要分为基于RGB的识别方
法和基于骨架的识别方法。基于RGB的方法需要较大的计算能力和存储能力，不足
以捕获视频中的细节信息，且对视点的变化很敏感，难以避免背景和光照的影响；
基于骨架的方法可以有效地过滤样本中行为无关的背景信息，所需的计算量和存储
空间都大大减少，但它缺乏对行为识别有用的目标上下文信息，且在难以获取高质
量姿态的复杂环境下，骨架行为识别的性能会受到较大影响
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