行为识别的流程 参考文献：运动人体行为分析 视频中的人体运动分析及其应用研究 目标的运动特征，可以用于运动表述，是行为理解等高层部分的基础。 常见的运动表述方法有：运动轨迹、时空图表述和光流。

人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

为提高人类行为识别准确性的同时降低实现过程的复杂程度，提出基于智能手机加速度传感器与陀螺仪数据对六种日常基础行为进行识别的方法。在分析传感器框架的基础上，对加速度传感器进行数据采集并对原始数据进行数据预处理，然后采用主成分分析方法结合已有知识对数据统计特征进行降低维数处理，再利用机器学习算法实现对行为特征的分类与识别，目的是简化基础行为的识别过程并提高数据的利用率。实验测试结果验证了决策树与支持向量机分类器结合使用的有效性，识别准确率可接近97%。

基于传感器的移动平台行为识别，算法模型研究

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这些数据集在国外网站下载的太慢了，自己下载了很久，现在保存到百度网盘，方便大家下载使用，整理很是不易。希望可以得到小小的支持。

人体行为识别的API接口

MMAction：PyTorch开源视频行为识别工具包