1.一种基于姿势识别的人体动作分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、采集人体运动图片并存入至数据库中，对数据库中的图片中人体上半身动作进行姿势识别，得到能够表示人体上半身六个部位的位置、方向以及大小的骨架特征；具体如下：首先对图片中的人体建立外观模型，采用基于图形结构的方法将人体上半身划分为六个部位：人身体躯干、左上手臂、右上手臂、左下手臂、右下手臂以及头部；

然后对图片进行前景突出处理：输入检测框，框出图片中的人体位置，通过检测框产生一个扩大的矩形框，在矩形框内对图片进行初始化图像分割，分割出前景和背景，对前景突出的区域进行图像解析，从而得到其骨架特征；其中，骨架特征是根据人体上半身六个部位的位置、方向以及大小的坐标来描述，由4×6的矩阵表示；

步骤二、对步骤一得到的骨架特征进行归一化处理，归一化处理后的骨架特征由4×6的矩阵表示；

步骤三、采用多分类SVM对归一化处理后的骨架特征进行训练，得到能够对不同动作进行分类的分类器；具体如下：将归一化处理后的骨架特征作为特征集，并将步骤二中所述的4×6的矩阵转换为1×

24的矩阵；

将特征集分为训练集和测试集，采用多分类SVM对训练集进行训练，得到能够对不同动作进行分类的分类器；

步骤四、采用步骤三训练好的分类器对输入动作进行分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于姿势识别的人体动作分类方法，其特征在于，所述步骤一中的骨架特征是由人身体躯干、左上手臂、右上手臂、左下手臂、右下手臂和头部这六部位通过运动先验连接在一个树状结构中。

3.根据权利要求2所述的一种基于姿势识别的人体动作分类方法，其特征在于，所述步骤二具体如下：骨架特征由4×6的矩阵表示，矩阵列数据表示骨架特征中的六条线段，行数据表示每条线段上下两个终点的横纵坐标值；将图片中心点作为坐标(0,0)，图片左上角坐标为(-1,-1)，图片右下角坐标为(1,1)，对矩阵中的数据进行归一化处理, 使所有数据在(-1,1)之间。

4.根据权利要求1所述的一种基于姿势识别的人体动作分类方法，其特征在于，步骤三中的不同动作包括叉腰、双臂举起、站立、右手臂与身体垂直、左手臂竖直向上、左手臂与身体垂直、右手臂抬起以及走路。

5.根据权利要求4所述的一种基于姿势识别的人体动作分类方法，其特征在于，双臂举起的高度为任意高度。

6.根据权利要求1所述的一种基于姿势识别的人体动作分类方法，其特征在于，使用测试集验证分类器的分类效果。