从视频图像信息中获取并分析人体运动的各项参数指标是一个多学科融合的重点研究方向,其研究核心是从单个或多个视频序列中检测、跟踪人体,获取人体运动数据,重建人体的三维运动或描述和理解人体运动。视频人体运动分析的研究在人体动画、游戏、虚拟现实和增强现实、人机交互、视频监控、体育运动分析、辅助临床医疗诊断等领域均有着广阔的应用前景。本文主要针对固定镜头下视频序列中的运动人体的检测、分割及运动分析等问题进行了研究。本文的内容大致可分为两个部分。第一部分是行人的检测与分割环节,第二部分是行人的运动分析环节。在第一部分,在背景减除的基础上,本文提出了一种新的前景连通区域探测方法——连通像素片拼接方法。该方法可以有效地去除干扰,并检测出运动区域团块的边缘信息。为了解决背景环境混乱等干扰因素造成的行人目标“破碎”问题,本文使用Mean Shift算法来搜索完整的行人人体,以实现行人人体分割。在第二部份,本文使用归一化的Radon变换来描述行人的外形特征,并将已标记好的正/负样本的归一化Radon矩阵输入到on-line AdaBoost学习器中训练分类器。按照上述思路,本文设计实现了一套实时的行人攻击行为检测识别系统。实验证明,该系统可以取得比较理想的效果。