人类行动识别是计算机视觉中的重要应用领域。它的主要目的是准确地描述人类的行为及其相互作用，从传感器获得的先前看不见的数据序列中。识别，理解和预测复杂人类行动的能力能够构建许多重要的应用，例如智能监视系统，人力计算机界面，医疗保健，安全和军事应用。近年来，计算机视觉社区特别关注深度学习。本文使用深度学习技术的视频分析概述了当前的动作识别最新识别。我们提出了识别人类行为的最重要的深度学习模型，并分析它们，以提供用于解决人类行动识别问题的深度学习算法的当前进展，以突出其优势和缺点。基于文献中报道的识别精度的定量分析，我们的研究确定了动作识别中最新的深层体系结构，然后为该领域的未来工作提供当前的趋势和开放问题。
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我们提出了一种新的深度学习方法，用于实时3D人类行动从骨骼数据识别，并将其应用于开发基于视觉的智能监视系统。给定骨骼序列，我们建议将骨骼姿势及其运动编码为单个RGB图像。然后将自适应直方图均衡（AHE）算法应用于颜色图像上，以增强其局部模式并产生更多的判别特征。为了学习和分类任务，我们根据密度连接的卷积体系结构（Densenet）设计深神经网络，以从增强色彩图像中提取特征并将其分类为类。两个具有挑战性的数据集的实验结果表明，所提出的方法达到了最先进的准确性，同时需要培训和推理的计算时间较低。本文还介绍了Cemest，Cemest是一种新的RGB-D数据集，描绘了公共交通中的客运行为。它由203个未经修剪的现实世界监视视频，记录了现实的正常事件和异常事件。在支持数据增强和转移学习技术的支持下，我们在该数据集的实际条件下取得了令人鼓舞的结果。这使基于深度学习的现实应用程序的构建可以增强公共交通中的监控和安全性。
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