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摘要
课堂作为教育学生的平台，有着至关重要的作用。学生在课堂上的表现很大程度上影响着他们对知识的接受度，所以课堂行为识别对教学有着重要的意义，不仅能提高教学的效率，也能提高教学的质量。论文使用Kinect传感器在课堂环境中获取深度图像并提取学生骨骼的3D坐标数据，定义各个关节点与髋关节的欧式距离，各个关节点与髋关节夹角的余弦值，每一帧的关节点与第一帧的关节点的欧式距离，每一帧的关节点与第一帧的关节点夹角的余弦值为特征，接着用PCA算法进行降维，最后采用基于多核函数的SVM非线性分类器进行分类，在公测数据集和实测数据集上都有较好的识别准确率。
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