基于深度学习的人体行为时空特征提取与识别算法的创新与实践.docx

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2025-07-14 发布于上海
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基于深度学习的人体行为时空特征提取与识别算法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，随着计算机视觉和机器学习技术的飞速发展，人体行为识别（HumanActionRecognition，HAR）已成为人工智能领域中一个极具活力的研究方向，在众多领域展现出了巨大的应用潜力。从智能监控系统对异常行为的自动检测与报警，到人机交互系统中实现更加自然和智能的交互方式；从健康医疗领域辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，到体育训练里帮助教练分析运动员动作并提供针对性训练指导，人体行为识别技术的身影无处不在，它正逐步改变着人们的生活和工作模式，为各行业的智能化发展提供了关键技术支持。