摘要

基于骨骼数据的人体动作识别是当前研究中的一个重要且活跃的领域，尽管技术不断进步，但在多个知名数据集上，现有方法的准确率仍未达到接近完美的水平。本文提出一种新型动作描述子——动作运动分布描述子（Distribution of Action Movements Descriptor），该描述子基于动作中关节在相邻帧之间运动方向的分布，并针对数据集中所有可能运动方向的集合进行建模。该描述子通过在一组代表性运动方向上构建归一化直方图来计算，而这些代表性方向则通过聚类方法获得。尽管该描述子在整体上属于全局描述，能够表征动作整体的运动方向分布，但通过引入窗口化处理机制，仍可部分保留动作的时序结构特征。实验结果表明，该描述子结合标准分类器，在多个知名数据集上均显著优于多种当前先进的方法。