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提出了一种基于方向梯度直方图特征（Histogram of Gradient，简称HOG）和支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的日常运动行为识别方法。该方法以KTH动作数据库作为实验数据库，首先将运动视频分解成图像，并对图像进行预处理和人体运动目标分割，然后利用HOG表示不同类型的运动行为，最后采用支持向量机分类器实现运动行为的识别。实验结果表明，基于HOG特征和支持向量机的动作识别方法具有较好的识别效果。