基于AEI与（2D）^2PCA的行为分类算法

提出一种基于行为能量图像（AEI）和双向二维主成分分析（（2D）^2PCA）的行为分类算法解决行为分类问题。该算法利用AEI作为识别特征，无需运动周期的分割，运用（2D）^2PCA对特征空间降维，用最近邻方法分类。实验结果表明，该算法能以较少的运行时间获得较高的分类准确率。