NTU60数据预处理原理

NTU60数据集的预处理原理是将原始的RGB-D视频数据转换为可以用于动作识别的特征表示。具体的预处理步骤如下：

1. 视频采集：数据集中的视频是通过Kinect 2.0设备进行采集的，包括RGB图像和深度图像。

2. 数据对齐：由于RGB图像和深度图像采集时存在时间上的偏差，需要进行对齐操作，确保它们在时间上是同步的。

3. 特征提取：从对齐后的RGB图像和深度图像中提取特征。常用的特征包括颜色直方图、深度直方图、骨骼关节位置等。

4. 数据归一化：将提取到的特征进行归一化处理，以确保不同数据之间的尺度一致性。

5. 数据降维：由于原始的特征维度可能比较高，可以使用降维算法（如主成分分析）将特征维度减少，以提高计算效率和减少存储空间。

通过以上预处理步骤，我们可以得到适合用于动作识别的特征表示。这些特征可以用于训练机器学习模型，如支持向量机（SVM）或深度学习模型，以实现对动作的识别和分类。这样就可以利用NTU60数据集进行动作分析和相关研究了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [关于NTU-RGB+D数据集skeleton数据](https://blog.csdn.net/qq_39413349/article/details/109588050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【20200429】数据挖掘DM课程课业打卡八之支持向量机](https://blog.csdn.net/qq_43543789/article/details/105921791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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