人体行为识别是计算机视觉领域中的一个重要研究内容，本书针对视频序列中的人体行为，分析和探讨了六种人体行为识别方法。全书首先分析了人体行为识别的研究背景、意义以及问题描述和定义，梳理了当前的研究现状及未来技术的发展趋势；然后分析了基于兴趣点上下文结构信息、判别时空部件、低秩行为特征和深度神经网络的几类行为识别方法。本书内容丰富，理论与实践并重，针对性和系统性较强。
本书可作为高等院校电子信息科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、自动化及相关专业本科生、研究生的参考书，也可供对人体行为识别技术及应用感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

前言
第1章 绪论
1.1 人体行为识别的背景和意义
1.2 人体行为识别的定义
1.3 研究现状概述
1.4 人体行为数据库
1.5 研究热点及发展趋势
第2章 基于兴趣点上下文结构信息的人体行为识别
2.1 引言
2.2 相关研究
2.3 兴趣点上下文结构信息
2.4 实验与分析
第3章 基于判别时空部件的人体行为识别
3.1 引言
3.2 相关研究
3.3 方法概述
第4章 基于行为低秩特征的人体行为识别
4.1 人体行为低秩特征提取
4.2 行为低秩特征的表达
4.3 实验与分析
第5章 基于行为低秩特征中判别部件学习的人体行为识别
5.1 引言
5.2 方法概述
5.3 实验与分析
第6章 基于时序行为低秩特征和字典学习的人体行为识别
6.1 引言
6.2 方法概述
6.3 实验与分析
第7章 基于混合神经网络的人体行为识别
7.1 引言
7.2 相关研究
7.3 方法概述
7.4 实验与分析
参考文献