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基于词袋模型的图像分类算法研究

人体行为识别与理解逐渐成为如图像分析、人机交互、视频检索以及智能监控等领域的基础保障，其广泛的应用前景以及潜在的社会、经济价值，已使其成为计算机视觉分析领域中备受关注的前沿方向。在各种人体行为识别方法中，基本特征都具有不可替代的作用，基于目前已有的研究成果，对基本特征进行改进，并选择合适的分类器进行

weizmann视频数据库，此数据库一共包括90段视频，这些视频分别是由9个人执行了10个不同的动作（bend, jack, jump, pjump, run, side, skip, walk, wave1,wave2）。视频的背景，视角以及摄像头都是静止的。而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。