深度学习赋能下的人体行为识别：方法演进、应用拓展与未来展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，计算机视觉和人工智能技术的迅猛发展深刻改变了人们的生活和工作方式。人体行为识别作为计算机视觉领域的关键研究方向，旨在通过计算机自动分析和理解人类的行为动作，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。

随着监控摄像头在公共场所、智能家居等场景中的广泛部署，产生了海量的视频数据。如何从这些数据中高效准确地提取人体行为信息，成为了亟待解决的问题。传统的人体行为识别方法主要依赖手工设计的特征和传统机器学习算法，如方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等手工特征，以及支持向量机（SV