本文介绍了一种基于深度传感器的数据，使用李群流形SE(3)来表示三维骨架，通过曲线拟合在李群流形上进行人体动作分类的方法。结合动态时间规整、傅里叶时域金字塔表示和线性SVM，实现了人体动作的有效识别。
Human_action_recognition_by_representing_3d_skeletons_as_points_in_a_lie group
Depth sensors.
Skeleton-based human action approaches
A new skeletal representation that model the 3D geometric relationships between body ports.
李群： SE(3)
A curved manifold : SE(3) * .... * SE(3) 这种流形结构能够很好的处理Depth sensor。
Human action can be modeled as curves on the lie group manifold.
Classification of these curves on the Lie group manifold
Combination of three technologies：
Dynamic time warping (处理速率变化 把原有的training curve变换为Nominal curve。 然后进行等长采样，因为同一动作，可能长度不一样。在lie group curve 上进行均匀采样。)
+
Fourier temporal pyramid representation （remove 高频系数，减少噪音、时间非对齐等问题）
+
Linear SVM （特征向量进行分类）
涉及到的一些基本知识：
1、paper用到的李群流形： SE(3)群 也是李群流形中一种非常常见和重要的李群结构，在物理分析中有着重要应用。
2、投影到李代数空间后的特征向量化
3、李群和李代数之间的投影关系：
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