摘要：传统的单词包（Bag-Of-Words,BOW）算法由于缺少特征之间的分布信息容易造成动作混淆,并且单词包大小的选择对识别结果具有较大影响。为了体现兴趣点的分布信息,该文在时空邻域内计算兴趣点之间的位置关系作为其局部时空分布一致性特征,并提出了融合兴趣点表观特征的增强单词包算法,采用多类分类支持向量机（Support Vector Machine,SVM）实现分类识别。分别针对单人和多人动作识别,在KTH数据集和UT-interaction数据集上进行实验。与传统单词包算法相比,增强单词包算法不仅提高了识别效率,而且削弱了单词包大小变化对识别率的影响,实验结果验证了算法的有效性。

关键词：人体行为识别 局部分布特征 增强单词包模型 支持向量机 

单位：中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室 天津300300