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针对人体关节点序列的连续行为识别问题,提出了一种基于BSCPs-RF(B-spline control points-random forest)的人体关节点信息行为识别与预测方法.首先采用局部线性回归与单帧关节点归一化法预处理关节点序列,以此消除抖动噪声、位移和尺度的影响;然后以B样条曲线控制点作为速度无关的关节点序列特征,并采用同步语音提示词法标注实时行为序列以提高样本采集效率;最后采用基于随...