作为计算机视觉和增强现实领域一个新兴的研究方向，人体行为识别具有极高的理论研究价值。而在智能家居，运动分析，游戏娱乐和医疗康复等应用领域，人体行为识别起着非常核心的作用。早期的人体行为识别研究是基于视频序列分析的，尽管提出各种各样的视频分析算法，但是由于复杂背景、光照变化、遮挡等因素的影响，精确的人体行为识别仍存在诸多困难，在应用领域受到了很大的限制。然而随着经济型深度视觉捕获设备的出现，更具判定性和压缩性的三维人体骨架数据更容易获取，基于视频序列的行为识别所遇到的问题能够得到解决，人体行为识别又迎来新的曙光。本书内容包括人体行为识别的研究现状综述、基于视频序列的人体行为识别、基于深度序列的人体行为识别、基于骨架序列的人体行为识别研究以及人体行为识别在医疗康复领域的应用。