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为提高行为识别的准确率,分析深度学习自主提取图像特征和RGB-D信息中的深度图能提供3D场景结构信息的特点,提出基于RGB-D与深度学习的行为识别算法。利用深度信息结合随机森林生成骨骼数据,将骨骼图的空间信息补充到彩色图中,生成具有ROI的图片。对其进行数据增强并将VGG网络中的全连接层变成卷积层,加入Dropout策略,在ROI内进行特征提取。实验结果表明,该算法识别精度达到了94.70%和98.31%,有效提高了行为识别的准确率。