摘要
视频行为识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其旨在赋予计算机理解和分析人类行为的能力，在智能监控、人机交互、视频检索等领域具有广泛的应用前景。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）作为一种经典的机器学习方法，以其良好的泛化能力和在处理高维数据时的优势，在视频行为识别领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了视频行为识别的研究背景及意义，并对相关概念进行阐述。
其次，对基于SVM的视频行为识别方法进行深入探讨，详细介绍了传统行为识别方法、深度学习行为识别方法以及SVM原理和改进，并重点分析了近年来基于SVM的视频行为识别方法的研究进展。
最后，对该领域未来可能的研究方向进行展望，例如，多模态特征融合、迁移学习等。
关键词：视频行为识别；支持向量机；特征提取；深度学习；多模态融合
近年来，随着互联网技术的迅猛发展以及智能设备的普及，视频数据呈爆炸式增长趋势。
与此同时，人们对视频内容的理解和分析需求日益迫切，视频行为识别应运而生。
视频行为识别旨在赋予计算机理解和分析人类行为的能力，即从视频序列中识别出特定的动作或行为，例如：行走、跑步、跳跃等。
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