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随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能。在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了。本文提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的3D时空特征的方法,并基于时空运动连续性引入了关键空间的概念。针对各关节点时空特征相对保持独立的特性,本文用每个关节点作为索引,并通过数据驱动决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统。