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針對(duì)詞袋（ BoW）模型方法基于信息增益的視覺(jué)詞典建立方法未考慮詞頻對(duì)動(dòng)作識(shí)別的影響，為提高動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率，提出了基于改進(jìn)信息增益建立視覺(jué)詞典的方法。首先，基于3D Harris提取人體動(dòng)作視頻時(shí)空興趣點(diǎn)并利用K均值聚類建立初始視覺(jué)詞典；然后引入類內(nèi)詞頻集中度和類間詞頻分散度改進(jìn)信息增益，計(jì)算初始詞典中詞匯的改進(jìn)信息增益，選擇改進(jìn)信息增益大的視覺(jué)詞匯建立新的視覺(jué)詞典；最后基于支持向量機(jī)（ SVM）采用改進(jìn)信息增益建立的視覺(jué)詞典進(jìn)行人體動(dòng)作識(shí)別。采用KTH和Weizmann人體動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。相比傳統(tǒng)信息增益，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)利用改進(jìn)信息增益建立的視覺(jué)詞典動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率分別提高了1. 67%和3.45%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的基于改進(jìn)信息增益的視覺(jué)詞典建立方法能夠選擇動(dòng)作識(shí)別能力強(qiáng)的視覺(jué)詞匯，提高動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率。
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