针对现有人体动作识别方法没有考虑到非人体目标的作用，提出一种基于时空图像分割和目标交互区域检测的人体动作识别方法。在视频流中检测出人体轮廓，并将其进行时空图像分段形成关键段区域；然后，扩展分段使其包含与人体交互的非人体目标，通过时空梯度方向直方图（HOG）和光流场方向直方图（HOF）描述符来表示关键段的静态和动态特征，并通过K-均值算法构建成码书，同时采用局部约束线性编码（LLC）技术来优化码书；最后采用非线性支持向量机（SVM）对特征进行学习并进行动作识别。实验结果表明，与现有基于兴趣点的方法相比，该方案获得了较高的动作识别率。
