为了提高对视频序列中人体行为的识别能力, 建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先, 采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP), 以方向梯度直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)对STIP进行描述, 并引入Fisher向量实现对特征描述子的编码; 由于固定参数下SVM动作分类模型存在泛化能力不足的问题, 将粒子群算法应用于各动作分类器参数寻优过程中, 针对种群多样性逐代变化的特点, 构建粒子聚集度模型, 并利用其动态调节各代粒子的变异概率; 最后, 利用KTH和HMDB51数据集对所提方法进行验证。结果表明, 所提自适应变异粒子群算法(AMPSO)能够有效避免种群陷入局部最优, 具备较强的全局寻优能力; 在KTH和HMDB51数据集上的识别准确率分别为87.50%和26.41%, 优于其余2种识别方法。实验证明, AMPSO算法收敛性能良好且整体识别框架具有较高的实用性和准确性。