行为检测与识别方法研究是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，主要关注如何通过算法和模型自动识别、分析和理解人类或物体的行为模式。该研究广泛应用于智能监控、人机交互、自动驾驶、医疗诊断、体育分析等领域。研究内容通常包括行为特征提取、时序建模、多模态融合、深度学习模型优化等关键技术。传统方法依赖于手工设计的特征（如光流、轨迹分析），而现代方法则更多采用深度神经网络（如CNN、RNN、Transformer）来自动学习行为表征。当前研究面临的挑战包括复杂场景下的行为多样性、遮挡问题、实时性要求以及小样本学习等。未来，随着多模态传感器和边缘计算的发展，行为检测与识别技术将进一步提升准确性和实用性，为智能化应用提供更强大的支持。
