1.一种快速行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：现场采集所需的训练数据，并进行预处理；

步骤二：提取训练数据的特征，对训练样本的特征矩阵进行“池化”操作，在达到降维目的的同时，保持视频特征的旋转、平移和伸缩不变性；

步骤三：按行为种类数目平均采样后进行聚类形成码本；再以码本为基础采用“词袋模型”量化所有样本的特征矩阵，对所有样本的特征矩阵进行编码，将各样本的特征矩阵转化成由每个单词所得票数形成的特征向量；

步骤四：将各样本对应的特征向量作为支持向量机的输入训练行为识别分类器得到分类器模型；

步骤五：利用所得到的码本和分类器模型对实时视频进行实时处理的到分类识别的结果。

2.一种快速行为识别系统，其特征在于：包括视频采集模块、离线学习模块、行为识别模块、多线程处理模块和视频显示模块；

所述视频采集模块：通过捕获摄像头完成视频采集操作，采用按键控制的方式，对不同行为动作自动进行分类和命名，并进行相应的预处理，为之后的学习和处理模块准备数据；

所述离线学习模块：对已经采集得到的视频采用机器学习的方法处理，首先，进行特征提取，得到可以表示视频的描述矩阵，其次对描述矩阵采用“池化”、“词袋模型”等方法进行降维和编码，最后采用支持向量机训练得到判决模型；

所述行为识别模块：对采集得到的视频进行处理，识别视频内包含的行为类型，并输出对应的标签信息；

所述多线程处理模块：为保证视频的在处理后实时显示，采用多线程处理加速特征提取、特征编码和运动区域检测过程；

所述视频显示模块：在视频中添加相关的信息标识，显示处理后的视频；

视频采集模块、离线学习模块、行为识别模块和视频显示模块依次相连，多线程处理模块位于行为识别模块内部，对行为识别模块中对视频进行特征提取和特征编码等处理过程进行加速。

3.根据权利要求2所述的一种快速行为识别系统，其特征在于：在行为识别模块中，采用滑动窗口的方法将待识别的视频进行处理，将采集到的视频进行滑动窗口处理，按照滑动窗口的长度和滑动距离分成若干个视频段；在对视频内容进行识别阶段，逐个读取每个视频段分别进行处理和识别，保证识别结果快速更新。

4.根据权利要求3所述的一种快速行为识别系统，其特征在于：在多线程处理模块中，根据滑动窗口处理后得到的视频段数目和当前程序的处理能力初始化线程个数，判断当前每个线程的状态，若线程处理结束则保存处理所得的数据，关闭当前线程；在主线程中对各个线程运行后的数据结果进行融合，保证采用多线程处理后结果数据的有序性；该模块将时间复杂度较高的特征提取、特征编码和运行区域检测等步骤进行多线程处理，大大加快程序处理的效率，保证行为识别系统的实时性。