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針對詞袋（ BoW）模型方法基于信息增益的視覺詞典建立方法未考慮詞頻對動作識別的影響，為提高動作識別準確率，提出了基于改進信息增益建立視覺詞典的方法。首先，基于3D Harris提取人體動作視頻時空興趣點并利用K均值聚類建立初始視覺詞典；然后引入類內詞頻集中度和類間詞頻分散度改進信息增益，計算初始詞典中詞匯的改進信息增益，選擇改進信息增益大的視覺詞匯建立新的視覺詞典；最后基于支持向量機（ SVM）采用改進信息增益建立的視覺詞典進行人體動作識別。采用KTH和Weizmann人體動作數據庫進行實驗驗證。相比傳統信息增益，兩個數據庫利用改進信息增益建立的視覺詞典動作識別準確率分別提高了1. 67%和3.45%。實驗結果表明，提出的基于改進信息增益的視覺詞典建立方法能夠選擇動作識別能力強的視覺詞匯，提高動作識別準確率。
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