(最新版)人体行为检测和识别毕业设计
人形追踪系统设计--本科毕业设计
人形追踪系统设计--本科毕业设计人形追踪系统是一种用于追踪、监控和管理人形行动的系统，其应用广泛，包括安全管理、生产流程监控、场馆管理等。
本文旨在介绍人形追踪系统设计方案。
一、系统概述人形追踪系统是一种基于物联网技术的智能监控系统，通过使用传感器、射频识别设备、网络通信等技术手段，对人形进行实时定位、跟踪、监控和管理。
其主要功能包括：1. 实时定位和跟踪：通过安装在人形身上的定位标签，可以实时定位和跟踪人形的位置，同时还可以获取其移动速度、行动轨迹等信息。
2. 安全管理：通过对人形的实时监控和安全预警，可以有效地预防事故的发生，保障人身安全和健康。
3. 生产流程监控：通过对生产车间、加工流水线等场景的实时监控和数据分析，可以及时发现问题并实施调整，提高生产效率和质量。
4. 场馆管理：通过对场馆的实时监控和数据分析，可以为场馆管理者提供详细的场馆使用情况和人流量统计等信息，帮助实现场馆资源合理利用和运营管理。
二、系统硬件设计人形追踪系统包括三个核心硬件部分：定位标签、射频识别设备和数据处理中心。
1. 定位标签定位标签是安装在人形身上的一种小型电子标签，用于实现实时定位和跟踪。
标签中包含了计算芯片、射频天线和电池等元件，可以进行无线通信和数据传输。
其主要特点包括：①小巧轻便：标签体积小，重量轻，便于携带和安装。
②高精度定位：标签采用了先进的定位算法和信号处理技术，可以实现高精度的定位和跟踪效果。
③低功耗设计：标签采用了低功耗设计，电池寿命长，可连续工作数月至数年。
2. 射频识别设备射频识别设备是用于读取定位标签信息的设备，主要包括射频读写器、信号扩展器和信号处理器等。
其主要特点包括：①高效读取：设备可以高效读取标签信息，实现高速数据处理和传输。
②多通道支持：设备可以支持多通道读取，实现多人标签同时读取。
③长距离识别：设备可以实现长距离识别，适用于室内外多场景应用。
3. 数据处理中心数据处理中心是整个系统的核心部分，包括数据采集、传输和处理等功能。
如何进行人体动作识别和行为分析
如何进行人体动作识别和行为分析人体动作识别和行为分析是指利用计算机视觉和模式识别技术来识别和理解人体动作的过程。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析已经成为了一个研究热点，它在多个领域有着广泛的应用，如智能监控、健康管理、人机交互等。
本文将从人体动作识别和行为分析的技术原理、应用场景和研究趋势等方面进行探讨。
一、技术原理1.1传统方法传统的人体动作识别和行为分析方法通常基于计算机视觉和模式识别的技术。
其基本思路是通过摄像头等设备采集人体的运动信息，然后利用图像处理和特征提取等技术来识别和分析人体的动作。
传统方法一般使用手工设计的特征和分类器来实现人体动作的识别和行为分析，这些特征包括轮廓特征、颜色特征、运动特征等。
但传统方法往往需要大量的人工操作和专业知识，而且对光照、背景干扰等因素比较敏感，导致其在实际应用中存在一定的局限性。
1.2深度学习方法近年来，随着深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析进入了一个新的阶段。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型来实现对人体动作的高效识别和行为分析。
深度学习方法通常基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等技术，通过端到端的学习来提取和学习人体动作的特征，从而实现对人体动作的自动识别和行为分析。
深度学习方法不仅能够有效地解决传统方法的局限性，而且在大规模数据集上取得了令人瞩目的性能。
二、应用场景2.1智能监控人体动作识别和行为分析技术在智能监控领域有着重要的应用。
通过识别和分析监控视频中的人体动作，可以实现对异常行为的自动检测和预警，例如盗窃、打架、火灾等。
此外，还可以实现对人群行为的统计分析，如人流量统计、人员活动轨迹分析等，为城市管理和安全防范提供有力支持。
2.2健康管理人体动作识别和行为分析技术在健康管理领域也有着广泛的应用。
通过识别和分析人体动作，可以实现对睡眠、运动、饮食等健康行为的监测和评估，为个人健康管理提供定量化的数据支持。
人体行为检测与识别毕业论文
人体行为检测与识别毕业论文目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究意义 (3)1.3 研究内容 (3)1.4 论文组织 (3)第2章基于人脸检测的人体识别 (4)2.1人脸特征 (4)2.2 基于肤色的人脸检测 (4)第3章行为识别 (8)3.1 灰度化 (8)3.2背景差分法算法 (9)3.3背景差阈值分割法 (11)3.4通过长宽判断人体行为 (12)3.4小结 (15)结论 (15)参考文献 (16)谢辞 (19)附录二文献翻译 (24)第1章绪论1.1 研究背景随着社会的发展，人民生活的提高，人们越来越关注安全问题，对视频监控系统的需求也爆发式扩张，如停车场，超市，银行，工厂，矿山等安全有监控设备，但监控系统不会主动实时监控。
因为它们通常在相机发生后的异常，但只有在记录进行了观察和分析，以捕获存储的视频图像结果，然后知事实发生。
因此迫切需要一种监视系统，它能够在24小时的连续实时监测，并且相机自动分析人类行为识别的有效的分析所捕获的图像数据。
此外，当发生异常时，系统能够守护人员准确及时报警，从而避免犯罪和其他异常情况的发生。
随着监控系统到位，以帮助人们甚至完成监控任务。
可以减少人力和财力的投入，由于就业监视人员进行。
另外，如果长时间不运动图像信息记录，保存几下，就失去了意义和视频监控系统的存储资源浪费存储空间。
因此，传统的监视系统浪费了大量的人力，并有可能引起报警，性能差的实时监控的泄漏。
监控等实时行为分析系统来识别人体，不仅可以替代监控人员的工作的一部分，提高监测系统的自动化水平，同时也提高监视存储的效率，还有一个广泛的应用，并在视频监视系统的潜在经济价值之前。
由于人的行为具有自由的伟大程度，因为身体宽松长裙不同程度和它的外貌和从图像捕获设备位置不同距离的表现风格将是一个很大的分歧，这是人的行为分析，找出了一定的难度。
但是，人类行为的实时分析，智能监控系统，以确定关键技术及其广阔的前景药，安全性，虚拟现实，军事和潜在的经济价值，国内外研究机构和学者越来越多的关注，并在许多全球领先的刊物和会议专题讨论。
基于骨架的人体异常行为识别与检测
为了提高模型的训练效率，可以对输入的特征进行优化，例如使用骨架图像的形状、运动 和光学流等特征。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
异常行为检测算法设计
异常行为检测算法概述
基于深度学习的异常行为检测算法通常采用监督学习的方 式，利用标注的正常行为和异常行为的样本训练模型，使 其能够自动识别异常行为。
多特征融合
将多个特征进行融合，例如骨架图像的形状、运动和光学 流等特征，以提高模型的检测精度和鲁棒性。
目前的研究主要集中在单个或多个人的异常行为识别上，如何扩展到大规模人群 的异常行为识别和分析仍是一个挑战。
下一步工作计划
针对动态特征的提取和分类问题，计 划深入研究并尝试引入新的技术手段
，提高算法的性能和准确性。
在复杂背景和多变光照等条件下，计 划开展更为深入的研究，尝试采用更 有效的特征提取和分类算法，提高算
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跨摄像头跟踪与异常行为 识别
跨摄像头跟踪与异常行为识别
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总结与展望
研究成果与贡献
基于骨架的人体异常行为识别与检测技术，为监控视频中人体行为分析 提供了有效的解决方案，对于公共安全、健康监测等领域具有重要意义 。
提出了多种基于骨架的人体异常行为识别算法，包括基于形状特征的识 别、基于时序特征的识别和基于深度学习的识别等，提高了异常行为识
别的准确率和鲁棒性。
针对实时性要求高的应用场景，研究并实现了一些高效、实时的异常行 为检测算法，保证了算法的实时性和可用性。
研究不足与展望
现有的基于骨架的人体异常行为识别算法主要集中在静态特征的提取和分类上， 对于动态特征的提取和分类还有待进一步研究。
在实际应用中，常常面临着复杂背景、多变光照、遮挡等问题，如何提高算法的 适应性和鲁棒性仍需进一步探索和研究。
人体姿态识别课程设计
人体姿态识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解人体姿态识别的基本概念，掌握相关的理论知识，如人体骨骼结构、姿态分类等。
2. 学生能够描述并区分不同人体姿态的特点及其在生活中的应用。
技能目标：1. 学生能够运用所学的知识，使用相关技术工具进行简单的人体姿态识别操作。
2. 学生能够通过观察、分析和实践，提高对人体姿态识别技术的理解和应用能力。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对人体姿态识别技术的兴趣，激发对科学探索的热情。
2. 学生通过学习人体姿态识别，认识到科技在生活中的重要作用，增强学以致用的意识。
3. 学生在学习过程中，培养团队协作、积极探索和问题解决的能力，形成积极向上的学习态度。
课程性质：本课程为跨学科综合实践课程，结合信息技术、体育和生物等学科知识。
学生特点：六年级学生具备一定的观察、分析和实践能力，对科技类课程有较高的兴趣。
教学要求：教师需关注学生的个体差异，采用启发式教学，引导学生主动参与课堂讨论与实践活动，提高学生的综合素养。
教学过程中，注重将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行有效的教学设计和评估。
二、教学内容1. 引言：介绍人体姿态识别的概念、应用领域及其在生活中的重要性。
2. 人体骨骼结构认识：学习人体骨骼的组成、关节结构，理解不同关节在姿态识别中的作用。
- 教材章节：《生物学》中“人体的骨骼与关节”部分3. 姿态分类及特点：讲解常见的姿态分类，分析各类姿态的特点。
- 教材章节：《体育》中“基本姿态”部分4. 人体姿态识别技术：介绍目前常用的人体姿态识别技术，如深度学习、图像处理等。
- 教材章节：《信息技术》中“人工智能应用”部分5. 实践操作：指导学生使用相关软件或设备进行简单的人体姿态识别操作。
- 教材章节：《信息技术》中“计算机视觉应用”部分6. 案例分析：分析生活中的人体姿态识别应用案例，如运动捕捉、医疗康复等。
7. 创新实践：鼓励学生结合所学知识，开展小组讨论，设计创意人体姿态识别应用方案。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域的应用越来越广泛。
基于深度学习的人体行为识别算法已成为研究热点，其准确性和效率不断提高。
本文旨在综述基于深度学习的人体行为识别算法的最新进展，分析其优缺点，为相关研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征，具有强大的特征学习和表示能力。
在人体行为识别中，深度学习主要应用于视频序列的图像处理和特征提取。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和视频分析。
在人体行为识别中，CNN可以自动提取视频中的时空特征，如骨骼序列、关节角度等。
通过训练，CNN可以学习到不同行为之间的差异，从而实现行为识别。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络可以处理具有时序依赖性的数据，如视频序列。
在人体行为识别中，RNN可以通过捕捉时间序列上的上下文信息，提取更丰富的行为特征。
同时，RNN还可以根据视频中的人体姿态、动作等变化预测未来行为。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够解决RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
在人体行为识别中，LSTM可以捕捉到视频中长时间的行为模式和上下文信息，提高识别的准确性和稳定性。
三、基于深度学习的人体行为识别算法综述基于深度学习的人体行为识别算法主要包括基于单一模型的方法和基于多模型融合的方法。
1. 基于单一模型的方法基于单一模型的方法主要采用CNN、RNN或LSTM等单一模型进行人体行为识别。
其中，CNN主要用于提取时空特征，RNN和LSTM则用于捕捉时序信息。
这些方法具有计算效率高、模型简单的优点，但可能存在特征提取不全面、易受外界干扰等问题。
2. 基于多模型融合的方法基于多模型融合的方法采用多种模型进行人体行为识别，通过融合不同模型的特征或结果提高识别的准确性和鲁棒性。
《2024年人体行为识别关键技术研究》范文
《人体行为识别关键技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人体行为识别技术已经成为计算机视觉领域的研究热点。
人体行为识别技术可以通过对视频或图像中人体动作的识别与分析，实现对人体行为的自动理解和判断。
该技术在智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
本文将重点研究人体行为识别的关键技术，分析其发展现状及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、人体行为识别技术的发展现状人体行为识别技术主要通过图像处理、计算机视觉、模式识别等技术手段，对人体在特定环境中的行为进行识别和分析。
近年来，随着深度学习技术的发展，人体行为识别的准确性和实时性得到了显著提高。
目前，人体行为识别技术主要应用于智能监控、人机交互、医疗康复等领域。
在智能监控领域，通过识别异常行为，有助于提高安全防范能力；在人机交互领域，通过识别用户的行为意图，实现更加自然的交互方式；在医疗康复领域，通过分析患者的康复动作，为康复训练提供科学的指导。
三、人体行为识别的关键技术1. 特征提取技术特征提取是人体行为识别的关键步骤之一。
通过提取人体行为的时空特征、运动轨迹特征、骨骼关节特征等，实现对行为的准确描述和表达。
常用的特征提取方法包括深度学习算法、光流法、轮廓分析法等。
2. 深度学习技术深度学习技术在人体行为识别中发挥着重要作用。
通过构建深度神经网络模型，实现对人体行为的自动学习和识别。
目前，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等在人体行为识别中得到了广泛应用。
3. 多模态信息融合技术多模态信息融合技术可以将不同传感器获取的数据进行融合，提高人体行为识别的准确性和鲁棒性。
例如，将视频图像信息和音频信息进行融合，实现对人体行为的全方位识别。
四、存在的问题及解决方案1. 数据集不足和不平衡问题目前，人体行为识别的数据集相对较少，且存在类别不平衡问题。
这导致模型在训练过程中容易出现过拟合和泛化能力差的问题。
基于深度学习的人体动作识别与分析系统设计与实现
基于深度学习的人体动作识别与分析系统设计与实现人体动作识别与分析是计算机视觉和深度学习领域的一个关键问题，在很多应用中都具有重要价值，如运动监测、人机交互以及健康状况监测等。
本文将介绍基于深度学习的人体动作识别与分析系统的设计与实现。
一、引言人体动作识别与分析旨在通过对人体运动的识别和分析，从运动数据中提取有用的信息和模式。
传统的人体动作分析方法主要依赖于手动设计的特征和分类器，这些方法在复杂场景下表现出局限性。
而深度学习技术的发展为人体动作识别与分析提供了新的解决方案。
二、系统设计基于深度学习的人体动作识别与分析系统的设计主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、动作识别和结果分析等步骤。
1. 数据采集在系统设计中，数据采集是一个重要的环节。
为了收集准确的数据，可以利用传感器设备如摄像头、加速度计等，对人体运动进行捕捉和测量。
数据采集过程中要保持足够的场景光照和运动自然性，以获取真实的人体动作数据。
2. 数据预处理数据预处理是为了提高数据质量和降低数据维度。
常用的预处理方法包括数据平滑、滤波、姿态校准等。
通过预处理可以减少噪声干扰，提高后续分析的准确性。
3. 特征提取特征提取是人体动作识别与分析的核心步骤之一。
深度学习中常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN主要用于提取二维图像数据中的空间特征，而RNN则用于提取时序特征。
通过深度学习模型的训练，可以从原始数据中自动地学习和提取关键特征。
4. 动作识别动作识别是人体动作识别与分析系统的核心任务。
通过构建深度学习模型，将提取到的特征输入到模型中进行训练和识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及双向循环神经网络（BiRNN）等。
这些模型可以对人体动作进行分类和识别，并输出相应的结果。
5. 结果分析在动作识别之后，系统需要对识别结果进行分析和处理。
可以通过统计分析、数据可视化等手段，对识别结果进行可视化展示和评估。
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本科生毕业设计（论文）题目：人体行为检测与识别姓名：学号：系别：专业：年级：指导教师：2015 年 4 月20日独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。
文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。
特此声明。
论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。
保密的论文在解密后应遵守此规定。
论文作者签名：指导教师签名：日期：人体行为检测与识别摘要人体行为检测与识别是当前研究的重点，具有很高的研究价值和广阔的应用前景。
主要应用在型人机交互、运动分析、智能监控和虚拟现实也称灵境技术（VR)领域，对于研究人体检测和识别有着重要的意义。
因为人的运动的复杂性和对外部环境的多变性，使得人们行为识别和检测具有一些挑战。
对人类行为和检测的研究目前处于初级阶段，有待进一步研究和开发。
本文基于matlab人体行为识别和检测的研究，本文主要研究的是从图像中判断出目标处于何种行为，例如常见的走、坐、躺、跑、跳等行为的识别。
从现有的很多主流研究成果来看，最常见的行为识别系统结构包括几个模块：目标检测、目标跟踪、行为识别。
本文首先对图像进行判断是否有人体目标，识别出人体后对图像进行灰度化，在对灰度图像用背景差法与背景图像比对，最后，比对提取出的人体来判断人体处于何种行为。
关键词：matlab，肤色识别，行为检测Human behavior detection and recognitionAbstractMatlab behavior recognition and detection of computer vision, intelligent video surveillance, motion analysis, the nature of the interaction, virtual application prospect and reality of the economic value of the field, so a lot of research a movement of the external environment, so that behavior recognition behavior in its infancy now, pending further study and discussion.Recognition matlab studied behavior recognition and detection based on paper studies is judged from the image in which the target behavior, such as a common walk, sit, lie down, running, jumping and other acts. From the many existing mainstream research point of view, the most common gesture recognition system architecture consists of several modules: target detection, target tracking, behavior recognition. Firstly, the images to determine whether there are targets identified after the body of the gray-scale image, the gray-scale images using background subtraction and background image comparison, and finally, more than the extracted body is what determines kind gesture.Keywords: matlab, color identification, behavior detection目录第1章绪论 (6)1.1 研究背景 (6)1.2 研究意义 (7)1.3 研究内容 (7)1.4 论文组织 (8)第2章基于人脸检测的人体识别 (8)2.1人脸特征 (8)2.2 基于肤色的人脸检测 (9)第3章行为识别 (10)3.1 灰度化 (11)3.2背景差分法算法 (12)3.3背景差阈值分割法 (13)3.4通过长宽判断人体行为 (13)3.4小结 (14)结论 (15)参考文献 (15)谢辞 (17)附录二文献翻译 (23)第1章绪论1.1 研究背景随着社会的发展，人民生活的提高，人们越来越关注安全问题，对视频监控系统的需求也爆发式扩张，如停车场，超市，银行，工厂，矿山等安全有监控设备，但监控系统不会主动实时监控。
因为它们通常在相机发生后的异常，但只有在记录进行了观察和分析，以捕获存储的视频图像结果，然后知事实发生。
因此迫切需要一种监视系统，它能够在24小时的连续实时监测，并且相机自动分析人类行为识别的有效的分析所捕获的图像数据。
此外，当发生异常时，系统能够守护人员准确及时报警，从而避免犯罪和其他异常情况的发生。
随着监控系统到位，以帮助人们甚至完成监控任务。
可以减少人力和财力的投入，由于就业监视人员进行。
另外，如果长时间不运动图像信息记录，保存几下，就失去了意义和视频监控系统的存储资源浪费存储空间。
因此，传统的监视系统浪费了大量的人力，并有可能引起报警，性能差的实时监控的泄漏。
监控等实时行为分析系统来识别人体，不仅可以替代监控人员的工作的一部分，提高监测系统的自动化水平，同时也提高监视存储的效率，还有一个广泛的应用，并在视频监视系统的潜在经济价值之前。
由于人的行为具有自由的伟大程度，因为身体宽松长裙不同程度和它的外貌和从图像捕获设备位置不同距离的表现风格将是一个很大的分歧，这是人的行为分析，找出了一定的难度。
但是，人类行为的实时分析，智能监控系统，以确定关键技术及其广阔的前景药，安全性，虚拟现实，军事和潜在的经济价值，国内外研究机构和学者越来越多的关注，并在许多全球领先的刊物和会议专题讨论。
美国和欧洲都进行了一些相关的研究项目。
VSAM主要项目，如美国国防部高级研究计划局，成立于1997年（视觉监视和监测），主要是在视频为主的视频场景理解技术的战场和民用研究;IBM和微软等公司越来越多地将基于视觉的手势识别技术集成到其业务。
W4的实时可视化监控系统已经能够实现定位以及人体运动和跟踪能力的人的分割，并能检测一个人是否携带物体的简单动作等等;重大项目导师制欧盟委员会Framework5计划成立于1999年，主要是对人的行为和人机交互的研究，以开发用于公共安全，安全管理系统的工具; DARPA在2000年和资助长期的人类行为识别（识别人类在距离）项目，主要用于国防研究预防恐怖袭击和民间的多模态监测技术;雷丁大学，英国已经推出了理性的项目（稳健的方法进行监测和了解的人在公共场所），ETISE（视频场景理解评估），ISCAPS（拥挤区域治安综合监控），人类的主要研究行为在视觉图像识别和场景的理解;此外还有Pfinder（人发现者）系统，该系统可以执行人民和谅解的行为，以及项目AVITRACK（飞机周围，归类车辆和个人跟踪围裙的活动模型解释和检查）实时跟踪，是共同资助欧盟和奥地利的研究，该项目的重点是视频监控技术的研究。
国内机构这方面的研究也有自动化研究所模式识别，微软亚洲研究院，感知，北京大学国家实验室，大学这方面的研究国家实验室有清华大学，浙江大学。
虽然起步相对较晚的时间，而且还对关键技术进行深入研究人的视觉分析。
人类的行为识别主要用于运动图像序列中含有人体的分析和处理，往往涉及的检测和清除运动目标检测，运动物体的阴影，特征提取和的四个过程识别人的行为的描述和分析的运动。
在这里，我们从人的行为识别技术的研究现状，以及人的行为识别技术的热点和难点，讨论四个方面阐述。
1.2 研究意义人体行为检测与识别技术除了在智能监控系统中具有有广泛的应用前景和潜力，在计算机视觉中是一个极具有吸引力及挑战性的问题。
人体运动的视觉分析是一个新兴前沿的研究领域，涉及模式识别，图像处理，计算机视觉，人工智能等多门学科。
它可以广泛应用于许多领域，如：运动捕捉，人机交互，监控和安全，环境控制和监测，体育及娱乐分析等，特别是在视频监控方面可广泛应用于银行、邮电、教育、交通、公安、监狱、法庭、大型公共设施、公共场所（银行、医院、停车场、商店、等公共场所甚至家庭庭院内）、大型仓库及军事基地等场所，在国防与公共安全领域起着日益重要的作用。
综上所述，因此，人体动作的视觉分析具有极大的商业价值与现实意义。
1.3 研究内容本文主要对人体行为检测和识别方法进行研究，主要研究内容如下：（1）判断是否为人体在目标提取之前，首先要对输入的图片进行检测。
本文通过肤色检测判断目标是否为人体。
（2）人体目标提取如果是人体导入背景图片与背景图片做差，再通过背景差阈值分割法进行提取。
（4）行为识别在解决了以上的问题之后，接下来就是要选择一种合适的算法来进行人体姿态识别，这也是本文研究的重点和难点。
本文采用一种人体目标的连通区域的长宽比例来对人体行为进行识别。
1.4 论文组织论文的结构安排如下：第一章阐述了人体行为识别技术的研究背景、研究意义以及本文所研究的主要内容等。
第二章运用肤色识别技术判断人和非人的区别第三章进行图片处理灰度化，在通过背景图片与图片做差，再通过背景差阈值分割法进行提取，再通过连通区域的长宽比来判断何种行为第2章基于人脸检测的人体识别2.1人脸特征人脸是一个很常见的，非常复杂的区域具有很强的代表性，是人体生物特征最直接的表现，并与其他人的特点相比中包含的脸部的其他生物信息有以下几个特点：（1）是最丰富的面部特征。
（2）应用非常方便，无需使用其他辅助设备。
（3）人脸特征是最熟悉的人性化特点，很容易被别人接受;（4）人脸包含特征信息可直接用于使用，它不易被仿冒;在人类的知识里面，人们对人的理解是最丰富的，人脸的结构非常清晰，从脸部和五官的位置之间的关系非常了解对方，人类已经没有什么困难判断一个给定的通过人脸检测或识别个人身份的图像是否具有正面是真的很难。