视频中人体行为识别是指利用计算机算法通过对视频中的人体行为进行分析，从而自动识别出他的类别，因被广泛应用于智能视频监控、高级人机交互、智能驾驶辅助系统、体育运动动作分析等领域，近年来成为计算机视觉领域的研究热门，其在实际应用中也取得了比较令人满意的效果[3]。

但由于人体运动的非刚性，背景的复杂性以及相机运动的影响等，研究一种准确性、稳定性、快速性的检测与识别技术具有重要的理论与现实意义，因此，人体行为识别成为一个极具挑战的课题。

一、课题研究的目的与意义 人体行为识别是机器视觉和人工智能领域的一个新的研究热点，利用计算机算法从采集的视频中自动识别出其中进行的人体行为，即对人体运动行为的视频片段进行分类和标记[1]。

相对于静态图像中物体识别的研究，行为识别更加关注如何感知人体在图像序列中的时空动态变化[2]。

人体行为识别研究的重要性实用性日益凸显，不仅在智能监控、人机交互和运动分析方面被广泛运用，而且在安全隐患场所的省份鉴别和异常行为监控等方面具有重要的发展前景[6]。

（1）智能视频监控系统 随着社会的迅猛发展，各个领域对安全防范和报警系统的需求与日俱增。

虽然监控系统已经广泛运用，但并未充分发挥其实时性和主动性，仍需大量人力投入其中进行人工操作，无法满足人们日益增高的需求[7]。

而智能视频监控系统是采用模式识别技术，利用计算机强大的数据处理能力，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，分析提取视频中关键有用信息，将其中无用信息进行过滤，实时判断监控画面中是否出现异常情况，一旦发现立即发出警报，从而有效实现全自动、全天候的实时监控[8]。

（2）高级人机交互 人机交互技术是一种实现人与计算机对话的技术，通过计算机输入、输出设备来有效实现这一目的[9]。

人可以通过输入设备实现给机器输入有关信息、回答问题及提示请示等操作。