基于视频流的运动人体行为识别是一项既具有挑战性同时又非常具有广阔应用前景的研究课题.行为识别是基于人体目标识别和人体跟踪更高级的计算机视觉部分,研究出一种健壮的行为识别算法具有重要的理论意义和广泛的应用前景。利用在视频的基础上提取出位置分布图、大小分布图等一系列的属性将人的行为进行分类。采用基于帧间差分和改进混合高斯模型的运动人体分割算法,解决了复杂背景下的运动目标检测问题。实验数据对提出的新的行为描述方法进行了各种指标的讨论,验证了本文提出的算法的合理性与高效性。