序列中的人体行为识别技术广泛应用于智能交通、监控、人机交互、检索、运动合成和军事等领域，具有十分广阔的发展和应用前景，并已成为人工智能时代社会信息化、智能化的一项重要支撑技术。
经过广大研究人员的长期努力，人体行为识别技术已经取得了丰硕的研究成果，其中部分成果已经应用到了实际生活当中，然而由于人体行为本身的复杂性和目标人体所处环境的多样性，人体行为识别技术仍然存在很多挑战性的难题亟待解决。为此，本书立足序列中人体行为的行为表达与行为识别，对六种人体行为识别方行了分析和探讨。
全书共分为7章。第1章概述了人体行为识别技术的研究背景、意义、现状、热点和发展趋势；第2章探讨了人体行为兴趣点上下文结构信息的提取及其行为识别方法；第3章分析了人体行为的判别时空部件提取方法及其行为识别方法；第4章分析了人体行为的低秩特征提取方法以及基于该特征的行为识别方法；第5章探讨了一种基于行为低秩特征中判别部件学为识别方法；第6章探讨了一种基于时序行为低秩特征和宇典学为识别方法；第7章构建了一种基于混合神经网络的行为识别方法。
在本书撰写过程中，笔者得到了相关专家的大量指导和帮助。笔者在重庆大学攻读博士学位期间，导师汪同庆教授、叶俊勇教授给子了大量课题资源支持，这些资源为本书奠定了重要基础。吴雪刚博士、赵国腾博士、孙昌泼博士和李宏友博士为本书提供了帮助。笔者工作单位的贺国权教授提供了大量写作指导，李松柏教授、随虎教授、谭勇教投和严文娟副教授给予了本书写作指导和经费支持，蒋丽老师为本书提出了许多宝贵建议，研究生岳帆为本书的撰写和校对提供了大力支持。合作者杜得荣副教授、李阳博士直接参与了本书部分章节的撰写工作。另外，本书还参考了国内外相关研究者的成果并引用了其中部分内容。在此一并表示由衷的感谢！
由于笔者学术水平和能力有限，书中难免有不足和错漏之处，恳请读者和同行专家提出宝贵的意见和建议。电子邮箱为huangshijian@yznu.edu.cn。
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