关于人类行为的识别研究最早始于19世纪70年代，在工业产业方面，行为识别已占据了普及优势，如安全监控、体感游戏、人员调度、行程规划、用户社交行为分析等多类研究领域中均已出现行为识别的应用。随着人体行为和人工智能等其他领域的紧密结合，行为采集和分析得到的数据信息给科学研究带来了可观的高效便利，人的行为分析以及模式识别已成为相关领域位居热门的研究话题之一。
根据采用不同识别技术人体行为识别目前主流要分为：基于计算机视觉的行为识别、基于传感器系统的行为识别、基于位置的行为识别和基于人物交互的行为识别。
1、基于计算机视觉的行为识别：优点是可以检测用户摔倒等异常行为；缺点是图像视频采集的数据受客观环境机制的影响严重；还涉及到隐私和公共安全方面。
2、基于传感器系统的行为识别：优点是前期投入少、设备复杂性小，具有更好的空间自由性；缺点是将传感器分支节点分别绑定在人体需要观察的部位进行分支数据采集。
3、基于位置的行为识别：优点是在雾雨、深夜等情况下，能够很好的定位；缺点是不能识别对象的具体行为。
4、基于人物交互的行为识别：优点是环境感知，可有效追踪和定位各种类型的对象；缺点是不能对具体行为图像化。
在公共安全领域，异常行为识别在抓铺最烦和各大超市、银行的行为监控中正在提供不可小觑的判别增强辨识作用；在体感游戏领域，行为分析在虚拟现实中可运用许多真实人体运动数据来实现动漫中的虚拟人物运动。新思界产业研究中心发布的
《2018-2022年生物识别行业深度市场调研及投资策略建议报告》指出，2018年全球行为识别市场规模为6亿多美元，从国内情况来看，基于计算机视觉的行为识别技术应用较为广泛，也有一些知名的企业，北京卓视智通、多利安信息科技、成都皓图智能等。
新思界
行业研究员认为：目前，行为识别技术还有不足：1、隐私保护。目前，行为识别主要采用的是视频、图像技术，很容易造成个人隐私的泄密。国家应抓紧研究制定相关的法律法规，规范生物特征的采集、利用，并做好相应的保存和监督工作。2、技术仍不完善。对于大多数的行为动作，即使是同一动作都有不同的表现形式。动作的种类很多，再加上每一种类又有很多个变种，所以给行为识别的研究带来了不少麻烦。这对行为识别技术提出了更高要求。
