视频行为识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展，尤其是在深度学习技术的推动下，该领域涌现出大量优秀算法和应用。
本文首先概述视频行为识别的研究背景和意义，阐述其基本概念、研究难点和挑战；其次，回顾深度学习在视频行为识别领域的发展历程，重点探讨基于深度学习的视频行为识别主流算法，包括双流网络、三维卷积神经网络、基于注意力机制的模型以及图卷积神经网络等，并对不同算法的优缺点进行比较分析；接着，介绍视频行为识别常用的公开数据集，并对不同算法在benchmark数据集上的性能进行对比；最后，总结现有研究成果，并展望视频行为识别的未来发展趋势。
关键词：视频行为识别，深度学习，双流网络，三维卷积神经网络，注意力机制
随着互联网和移动设备的普及，视频数据呈爆炸式增长，如何高效地理解和分析海量视频数据成为亟待解决的难题。
视频行为识别作为视频理解的关键技术之一，旨在让计算机像人类一样理解视频中的人类行为，其在视频监控、人机交互、智能安防、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
视频行为识别旨在从视频序列中识别出预定义的行为类别，例如：行走、跑步、跳跃、跌倒等。
相较于图像分类，视频行为识别面临着更大的挑战，主要体现在以下几个方面：
1.时间维度信息：视频数据包含丰富的时间维度信息，如何有效地提取和利用这些信息是视频行为识别的关键所在。
2.背景干扰：视频中往往存在复杂的背景信息，这些信息会对行为识别造成干扰，如何区分前景目标和背景信息也是一个难点。
3.视角变化：不同视角下拍摄的视频，其内容呈现出较大差异，如何提高模型对视角变化的鲁棒性也是一个挑战。
4.计算复杂度：视频数据量庞大，如何设计高效的算法模型以满足实时性要求也是一个重要问题。
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