该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

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。

基于片段关键帧的视频行为识别方法

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

基于传感器行为识别的原理 动作识别的问题以及解决的办法

基于MATLAB差影法的人体姿态识别。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。因为对背景图片要求比较高。 完整代码，可直接执行

时序行为检测是指在一段未分割的长视频中，检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务，提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列，然后使用TAG （Temporal Actionness Grouping）生成行为提议，为了构建高质量的行为提议，将行为提议送入边界回归网络中修正边界，使之更为贴近真实数据，再将行为提议扩展为含有上下文信息的三段式特征设计，最后使用多层感知机对行为进行识别.实验结果表明，本算法在THUMOS 2014数据集和ActivityNet v1.3数据集获得较好的识别率.

人体行为识别概述，特别适合文献综述，和总体的了解