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针对视觉词袋模型的量化误差与视觉词含糊性,提出一种基于视觉词模糊权重的视频语义标注方案。该方案在训练样本集的预聚类基础上,逐个聚类训练单类支持向量机OC-SVM。根据样本特征与聚类超球球心的距离函数及聚类超球的空间分布确定视觉词映射及权重,以提高视觉词的表达力、区别力。实验结果表明,基于该方案的视频语义标注精度分别比TF方案和VWA方案提高34%和16%。