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針對實際監控視頻下雙人交互行為的興趣點特征選取不理想，且聚類詞典中冗余單詞導致識別率不高的問題，提出一種基于改進時空興趣點（ STIP）特征的交互行為識別方法。首先，引入基于信息熵的不可跟蹤性檢測方法，對序列圖像進行跟蹤得到交互動作的前景運動區域，僅在此區域內提取時空興趣點以提高興趣點檢測的準確性。其次采用3維尺度不變特性轉換（ 3D-SIFT）描述子對檢測得到的興趣點進行表述，利用改進的模糊C均值聚類方法得到視覺詞典，以提升詞典的分布特性；在此基礎上建立詞袋模型，即將訓練集樣本向詞典進行投影得到每幀圖像的直方圖統計特征表示。最后，采用幀幀最近鄰分類方法進行雙人交互動作識別。在UT-interaction數據庫上進行測試，該算法得到了91. 7%的正確識別率。實驗結果表明，通過不可跟蹤性檢測得到的時空興趣點的改進詞袋算法可以較大程度提高交互行為識別的準確率，并且適用于動態背景下的雙人交互行為識別。
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