基于网络数据学习的行为识别算法：原理、应用与优化.docx
文本预览下载声明
基于网络数据学习的行为识别算法：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景
在数字化时代，网络数据呈爆炸式增长，这些数据蕴含着丰富的信息，为各个领域的研究和应用提供了前所未有的机遇。行为识别作为人工智能领域的重要研究方向，旨在通过对各种数据的分析，识别和理解人类或其他实体的行为模式，其在安全监控、医疗保健、智能交通、人机交互等众多领域有着广泛且重要的应用。随着大数据技术和深度学习算法的不断发展，基于网络数据学习的行为识别算法逐渐成为研究热点，展现出巨大的潜力和应用价值。
在安全监控领域，行为识别算法可实时分析监控视频数据，及时发现异常行为，如入侵、斗殴等，为公共安全提供有力保障。例如，在机场
显示全部