基于递归神经网络的视频行为建模与识别：方法探索与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，视频数据呈现出爆炸式增长，如何从海量的视频数据中准确、高效地提取有价值的信息，成为了计算机视觉领域的重要研究课题。视频行为建模和识别作为其中的关键技术，旨在让计算机理解视频中人物或物体的行为，具有极其重要的研究意义和广泛的应用前景。

递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）作为一种专门处理序列数据的神经网络，其独特的循环结构能够有效捕捉时间序列中的依赖关系，这使得它在视频行为建模和识别领域展现出了巨大的潜力。视频是由一系列连续的帧组成，每一帧都包含了丰富