摘要：针对视频复杂运动事件进行了分析，对用于自然语言处理的格语法理论进行了扩展，增加时间格结构，并采用扩展后的格框架对复杂事件进行了标注，并将数据存储在数据立方体中，最后采用MDFP-growth方法对多维概念格进行关联规则的挖掘。在实验部分，对比了扩展后的格框架与扩展前原方法对复杂事件标注的结果，并比较扩展了时间格后的四维数据（PRED，Ag，T，Loc）和扩展前三维数据（PRED，Ag，Loc）挖掘其关联规则中系统运行时间，产生规则数对比结果及视频检测的准确率和召回率对比。实验证明，提出的方法能更加准确地标注出复杂事件，并具有更高的处理效率。

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