机器视觉今年来随着科技的不断发展已经逐步应用在交通、医疗、教育等很多领域，这其中，对于人体的动作识别更被放到一定高度被重视的一环。目前人体识别算法受光线、遮挡、环境等因素的干扰，影响到算法的精准性。随着技术的不断发展，视觉检测被提出，主要解决传统算法的弊端，实现实时、便捷、精准的检测。

人体行为识别算法实现的难点主要有哪些呢？

1、人体动作的种类较多，四肢的关键点的轻微移动都会表现为不同的动作类别。如当我们进行跳跃的时候下蹲的幅度及跃起的高度都会有所不同，这种在识别的时候就容易出现误判。

2、人体运动的环境背景较为复杂，会有行人、车辆、树木等不同种类的目标出现，特别是当出现环境光教暗、遮挡等情况时，识别效果会有明显误差。

3、受技术等方面限制，动作识别的实时反馈性要求较大，如果出现滞后的情况，识别的最终目的会很难实现。

视觉进行实时检测，人体行为识别的实现一般在以下几个领域：

智能监控领域

通过采用人体行为识别算法可以检测到监控中人的运动轨迹，并对其行为进行分析和识别，对于可疑行为、行为流程等进行是否预警或判断是否合规。一般行为识别预警大多应用于银行、机场、小区、养老机构、医院等智能监控安装较多、对智能化水平要求较高的场所。

虚拟现实领域

通过采用人体行为识别算法可以实现模拟人的行为姿态，进而创建一个虚拟仿真世界或者一个虚拟人、数字人，这种应用一般涉及影视动画、视频游戏等领域。目前大火的元宇宙也是以该项技术为基础实现的。

运动分析领域

通过采用人体行为识别算法可以对视频内容中人体的运动动作进行识别、分析、判断。一般应用于体育赛事、运动健身、舞蹈教学等领域。通过该算法可以实现对运动目前的人体骨骼关键点信息进行确认，输出运动轨迹数据匹配对比标准运动轨迹数据，进而实现运动动作分析。