支持向量机（SVM）是一种广泛应用于模式识别和分类任务的机器学习算法。在视频分类领域，SVM通过提取视频的关键特征（如光流、颜色直方图或深度特征）并构建分类模型，能够有效区分不同类别的视频内容。其优势在于处理高维数据时的出色泛化能力，以及对小样本数据集的适应性。研究可以探索不同的核函数选择（如线性、多项式或高斯核）以及特征融合策略，以提高分类精度。此外，结合深度学习提取的特征与传统SVM分类器，也是当前视频分类研究的热点方向之一。