人體行為識(shí)別前已有的方法主要分為三大類：基于模板的方法，基于概率統(tǒng)計(jì)的方法和基于語義的方法。
模板匹配是一種較早用在人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別上的方法,將運(yùn)動(dòng)圖像序列轉(zhuǎn)化為一個(gè)或一組靜態(tài)的模板，通過將待識(shí)別樣本的模板與已知的模板進(jìn)行匹配獲得識(shí)別結(jié)果。在行為識(shí)別中，基于模板匹配的算法可以分為幀對(duì)幀匹法和融合匹法。主要方法有：運(yùn)動(dòng)能量圖像（MEI）和運(yùn)動(dòng)歷史圖像（MHI），基于輪廓的平均運(yùn)動(dòng)形狀（MMS）和基于運(yùn)動(dòng)前景的平均運(yùn)動(dòng)能量（AME）等。
概率統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)識(shí)別是把運(yùn)動(dòng)的每一種靜態(tài)姿勢(shì)定義為一個(gè)狀態(tài)或者一個(gè)狀態(tài)的集合，通過網(wǎng)絡(luò)的方式將這些狀態(tài)連接起來，狀態(tài)和狀態(tài)之間的切換采用概率來描述。主要有隱馬爾科夫模型HMM， 最大熵馬爾科夫模型（MEMM），條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）等。