宋震，张宇姝，杨刚

（1.中央戏剧学院，北京 100710；2.北京林业大学，北京 100083）

1 引言

近年来，对人体动作进行识别和评价正逐渐成为研究和应用热点。动作识别是指对给定的动作序列数据（视频或三维动作序列）进行分析，从中识别并判断出其包含的动作类别。自动人体动作识别在监控［1-4］，人机交互［5］，辅助技术［6］和消费者行为分析［7］等方面都有着广泛的应用。动作评价则是对某一标准动作的完成质量进行评价，其多应用于体操、划船、舞蹈等专业领域的动作评判和动作训练中。动作评价往往需要在动作识别的基础上进行，通过增加专家知识来对专业领域动作的规范性、流畅性、艺术性进行判断。

动作识别与动作评价之间有显著区别：动作识别可以看作一个多分类问题，主要在于定量地比较输入数据和标准参考的相似性，然后输出动作类型的标签；在动作评价中，则并非单纯地进行数据相似性判定，而是侧重于在专家知识的指导下，对专业领域动作的规范性、流畅性、艺术性甚至是人体肌肉发力程度的分析评价，衡量的是一种更深层次、更具专业性质的相似度。但动作识别和动作评价并不是完全独立的两项工作，两者在技术环节和技术方法上有着密不可分的关系，例如，二者都需要对动作序列进行时空对齐等预处理、都需要对动作进行特征提取等。而动作评价往往需要在动作识别中特征提取基础之上，进一步结合专家知识展开评价计算。……