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針對(duì)實(shí)際監(jiān)控視頻下雙人交互行為的興趣點(diǎn)特征選取不理想，且聚類(lèi)詞典中冗余單詞導(dǎo)致識(shí)別率不高的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)時(shí)空興趣點(diǎn)（ STIP）特征的交互行為識(shí)別方法。首先，引入基于信息熵的不可跟蹤性檢測(cè)方法，對(duì)序列圖像進(jìn)行跟蹤得到交互動(dòng)作的前景運(yùn)動(dòng)區(qū)域，僅在此區(qū)域內(nèi)提取時(shí)空興趣點(diǎn)以提高興趣點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。其次采用3維尺度不變特性轉(zhuǎn)換（ 3D-SIFT）描述子對(duì)檢測(cè)得到的興趣點(diǎn)進(jìn)行表述，利用改進(jìn)的模糊C均值聚類(lèi)方法得到視覺(jué)詞典，以提升詞典的分布特性；在此基礎(chǔ)上建立詞袋模型，即將訓(xùn)練集樣本向詞典進(jìn)行投影得到每幀圖像的直方圖統(tǒng)計(jì)特征表示。最后，采用幀幀最近鄰分類(lèi)方法進(jìn)行雙人交互動(dòng)作識(shí)別。在UT-interaction數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行測(cè)試，該算法得到了91. 7%的正確識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)不可跟蹤性檢測(cè)得到的時(shí)空興趣點(diǎn)的改進(jìn)詞袋算法可以較大程度提高交互行為識(shí)別的準(zhǔn)確率，并且適用于動(dòng)態(tài)背景下的雙人交互行為識(shí)別。
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