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人体运动的行为特征具有多样性和复杂性,在运动的不同阶段有些动作的剧烈程度差异较大,但现有方法在进行动作相似度评价时未充分考虑该因素,使得评价结果存在一定偏差。针对该问题,基于多尺度FaberSchauder插值小波对参考动作序列中运动最剧烈关节的四元数分量时间序列分别提取关键帧。通过合并4组关键帧,设置阈值剔除相似度较高的关键帧。采用动态时间规整方法对参考动作和对比动作进行匹配,得到对比动作序列的关键帧,将2组关键帧的平均距离归一化后作为动作相似度评分。实验结果表明,提出的算法能够较好地实现动作评价