序列中的人體行為識別技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能交通、監(jiān)控、人機(jī)交互、檢索、運動合成和軍事等領(lǐng)域，具有十分廣闊的發(fā)展和應(yīng)用前景，并已成為人工智能時代社會信息化、智能化的一項重要支撐技術(shù)。

經(jīng)過廣大研究人員的長期努力，人體行為識別技術(shù)已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，其中部分成果已經(jīng)應(yīng)用到了實際生活當(dāng)中，然而由于人體行為本身的復(fù)雜性和目標(biāo)人體所處環(huán)境的多樣性，人體行為識別技術(shù)仍然存在很多挑戰(zhàn)性的難題亟待解決。為此，本書立足序列中人體行為的行為表達(dá)與行為識別，對六種人體行為識別方行了分析和探討。

全書共分為7章。第1章概述了人體行為識別技術(shù)的研究背景、意義、現(xiàn)狀、熱點和發(fā)展趨勢；第2章探討了人體行為興趣點上下文結(jié)構(gòu)信息的提取及其行為識別方法；第3章分析了人體行為的判別時空部件提取方法及其行為識別方法；第4章分析了人體行為的低秩特征提取方法以及基于該特征的行為識別方法；第5章探討了一種基于行為低秩特征中判別部件學(xué)為識別方法；第6章探討了一種基于時序行為低秩特征和宇典學(xué)為識別方法；第7章構(gòu)建了一種基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為識別方法。

在本書撰寫過程中，筆者得到了相關(guān)專家的大量指導(dǎo)和幫助。筆者在重慶大學(xué)攻讀博士學(xué)位期間，導(dǎo)師汪同慶教授、葉俊勇教授給子了大量課題資源支持，這些資源為本書奠定了重要基礎(chǔ)。吳雪剛博士、趙國騰博士、孫昌潑博士和李宏友博士為本書提供了幫助。筆者工作單位的賀國權(quán)教授提供了大量寫作指導(dǎo)，李松柏教授、隨虎教授、譚勇教投和嚴(yán)文娟副教授給予了本書寫作指導(dǎo)和經(jīng)費支持，蔣麗老師為本書提出了許多寶貴建議，研究生岳帆為本書的撰寫和校對提供了大力支持。合作者杜得榮副教授、李陽博士直接參與了本書部分章節(jié)的撰寫工作。另外，本書還參考了國內(nèi)外相關(guān)研究者的成果并引用了其中部分內(nèi)容。在此一并表示由衷的感謝！

由于筆者學(xué)術(shù)水平和能力有限，書中難免有不足和錯漏之處，懇請讀者和同行專家提出寶貴的意見和建議。電子郵箱為huangshijian@yznu.edu.cn。