近年来我国人口老龄化问题日益加剧,到2019年底,我国65岁及以上老年人口为1.76亿左右,占全国总人口比例的12.63%,且具有持续增长的趋势。其中,独居老人占老年人口的比例趋近于90%,由于日常生活难以得到照料,独居老人发生意外伤害的风险较高,而如今面向老年人的健康保障服务尚未完善。因此为解决这种社会问题,有必要开发一种独居老人监护系统以保障老人的生命安全。在这项研究中,我们使用图像处理的方法对独居老人的行为进行监护。该研究通过从固定相机获得的图像对目标对象的动作进行识别,当检测到异常动作如跌倒时可向家庭人员或相关医疗机构发出警报以便进行及时救助。大多数传统的动作识别研究如运动历史图像(MHI,Motion History Image)难以表示相机光轴方向即深度方向上的运动,而对动作进行三维重建的方法具有诸如系统较为复杂以及计算成本高的问题。因此,为了在简单的系统中也能表现深度方向上的运动,本文提出了一种在运动历史图像的基础上进行改进的运动历史表示方法-三重运动表现图像方法(TMRIs,Triplet Motion Representation Images)。三重运动表现图像方法利用消失点(FoE,Focus of Expansion)检测得出动作的深度信息,通过创建包括深度方向上的运动信息在内的三种类型的运动历史图像对目标对象的动作进行描述。此外,我们还根据光流信息对HOOF(Histograms of Oriented Optical Flow)特征进行扩展,并将其与利用Hu矩提取的三重运动表现图像的形状特征相结合,得出人体动作特征,最后使用人体动作特征进行动作的分类与识别。通过消失点检测的准确率与动作识别精度的验证实验,本研究获得了比传统动作表现方法更高的识别率,证明了算法的有效性。根据实验结果,我们分析并指出了该方法存在的不足并按具体问题提出了可行的改进措施。本文阐述的独居老人监护系统有助于保障老人的生命安全,应用前景广阔,具有良好的社会价值。