利用CRF建立的模型可以應用於任意彼此之間有重疊的特徵或大範圍相依的觀測量，補足了HMM 在此一方面的缺點，而且可以利用convex的最佳化方法訓練CRF模型，並使用dynamic programming 增進運算效率。因此，當我們將各種人類正常行為當作CRF的訓練集合訓練出特徵函數的參數後，就可以用此訓練好的CRF模型測試一段未知的影片，當測試的影像序列機率值夠高，就表示此序列是屬於正常行為，一旦發生機率值驟降，就表示偵測出發生人類異常行為的片段。