【摘 要】
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针对实际监控视频下双人交互行为的兴趣点特征选取不理想,且聚类词典中冗余单词导致识别率不高的问题,提出一种基于改进时空兴趣点（STIP）特征的交互行为识别方法。首先,引入基
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,沈阳航空航天大学自动化学院
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针对实际监控视频下双人交互行为的兴趣点特征选取不理想,且聚类词典中冗余单词导致识别率不高的问题,提出一种基于改进时空兴趣点（STIP）特征的交互行为识别方法。首先,引入基于信息熵的不可跟踪性检测方法,对序列图像进行跟踪得到交互动作的前景运动区域,仅在此区域内提取时空兴趣点以提高兴趣点检测的准确性。其次采用3维尺度不变特性转换（3D-SIFT）描述子对检测得到的兴趣点进行表述,利用改进的模糊C均值聚类方法得到视觉词典,以提升词典的分布特性;在此基础上建立词袋模型,即将训练集样本向词典进行投影得到每帧图像的直
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