为解决由视角、尺度等变化造成的行为类内差别大的问题, 提出一种基于时空方向主成分直方图(HSTOPC)的人体行为识别方法。首先, 将深度图序列转换为三维(3D)点云序列, 对此序列采用新颖的图像预处理方法获得新的深度图序列, 即在空间和时间维度上对采样获得的深度图序列进行限制, 除去一些动作信息量较少的序列和空间, 从而降低输入数据的冗余减少空间尺度变化的影响；其次, 为了解决帧间关联性较弱的问题, 采用时空方向主成分方法描述新的点云序列, 获得3D点云序列中每点的方向特征；然后, 对3D点云序
