视频动作识别是计算机视觉研究领域的重要研究分支，为构建识别效果较好的视频动作识别系统，提出了一种基于稀疏光流和方向梯度直方图的视频动作识别系统。通过使用稀疏光流法处理视频数据，使用二维卷积神经网络(2DCNN)对稀疏光流图像提取深层特征，然后结合运动帧的HOG特征，使用KNN机器学习器构建动作识别模型。通过使用UCF101数据集的数据进行仿真对比验证，结果证明，构建的模型相比较其它模型，具有更好的识别能力。
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