最近幾個月來，一直在研究人體動作識別和手勢識別的課題。對於人體動作和手勢的識別，本質上就是粗粒度和細粒度的識別。人體動作識別的應用主要應用於公共場所、醫院、安全等方面；手勢識別的應用大部分應用於智慧家居的控制、感知方面的應用，教育學習、非能力限制的人員的表達等。最十幾年來，這個課題的研究一直比較認們，並且取得了不錯的研究成果。

      本文首先給出一個概括性的總結，即目前一直使用的方法以及最近新出現的方法等。一般來說，人體動作的識別，是通過視訊或影象的形式獲取進而識別，接著隨著科學技術的發展，以及電子行業的發展，開始利用穿戴感測器裝置來對人體動作進行識別；隨著無線技術的發展和覆蓋的擴大，WiFi訊號被用來對人體動作識別，並且取得了較好的成果。目前WiFi識別人體動作的課題研究是最新的研究動向。

      一般處理人體動作識別，都是採用以下流程：首先收集資料，接著對收集到的資料進行去噪或處理，接著提取出特徵量，然後訓練和分類，最後實現人體動作的識別。幾乎所有的研究團隊都是依據這樣的一般流程來實現人體動作的識別。在這五個部分中，資料去噪和提取出特徵量是關鍵的兩個環節。研究人員都在深入的對這兩個環節進行不斷的改進和發展，提高了識別精確度。