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我们固定一个保守距离阈值μ=0.5，来高效，谨慎地削减搜索空间，同时仍然允许可能出现在快速动作中末端执行器的较大跳跃。为了进一步加强前一帧中可能的错误估算的健壮性，我们在检测到测量极值位置的跳跃后就增大S。额外的排列由弱假设决定，最低极值取决于尺度。在拥有清晰测量极值的帧内，要考虑的排列降到一个。
    通过查询S中每种排列K最近的邻居姿态数据库kd-树，我们获得K•|S|姿态候选 , k∈ [1 :K],σ∈ S,并且将距离值和通过相关叠加向量的平均末端执行器距离定义的数据库关联起来。 基于微软Kinect体感游戏控制器的人体姿态识别方法研究(10):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_3676.html