摘要
人体摔倒行为识别作为机器视觉领域的重要研究方向，在老龄化社会背景下，对于保障老年人安全、提供及时救助具有重要意义。
本文首先介绍了人体摔倒行为识别的概念、研究意义以及应用领域，并对机器视觉技术进行了概述。
随后，本文综述了人体摔倒行为识别的研究现状，详细介绍了基于传统机器学习和深度学习的摔倒检测方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，本文对人体摔倒行为识别未来的研究方向进行了展望，指出多模态融合、轻量化模型设计以及复杂场景适应性是未来研究的重点。
关键词：人体摔倒行为识别；机器视觉；深度学习；姿态估计；行为识别
#1.1相关概念
人体摔倒行为识别:指利用计算机视觉技术自动识别视频或图像序列中的人体是否发生摔倒的行为。
机器视觉:利用计算机模拟人类视觉系统，从图像或视频中提取信息、理解场景并进行决策的技术。
特征提取:从原始数据中提取能够有效表达数据特征的信息，用于后续的行为识别。
深度学习:一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，通过多层神经网络对数据进行特征学习和分类。
#1.2研究意义
随着全球老龄化程度加剧，空巢老人比例不断攀升，老年人意外摔倒问题日益突出。
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