《表3 第一种实验设置下的实验结果比较》

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《基于3D运动历史图像和多任务学习的动作识别》

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MSR Action3D数据集共有20种动作，这些动作由身体的不同部位参与产生，包括上肢、腿部和躯干等。为了验证本文算法的性能，本文采用文献[19]的实验设置，将数据集中的20种动作划分为3个动作子集，每个子集包含8种不同的动作，具体动作分组如表1所示。对每个动作子集，进行了3组测试，在第一组测试中，1/3的样本用于训练，剩余2/3的动作样本作为测试样本；在第二组测试中，2/3的动作样本作为训练集，剩余1/3的动作样本作为测试集；在第三组测试中，编号为1、3、5、7、9的实验对象的动作样本作为训练集，编号为2、4、6、8、10的实验对象的动作样本作为测试集。可以看出，第三组测试相比于第一组和第二组测试，难度更大。这是由于不同个体在完成相同动作时个体差异较大。实验结果如表2所示。将本文方法与其他方法比较的结果列在表3中。可以看出，本文方法取得了非常好的识别准确率。