在MATLAB中如何构建一个视频分析系统，用以识别和处理人体异常行为？请结合图形用户界面(GUI)的设计和算法实现来展开说明。

要构建一个能够识别和处理人体异常行为的视频分析系统，并结合图形用户界面(GUI)和算法实现，首先需要深入理解视频分析和机器学习的基本概念。《MATLAB视频人体异常行为检测与识别系统开发》是一个优秀的资源，它不仅包括了完整的系统开发指南，还包括了用户界面(GUI)和毕业论文文档。

参考资源链接：[MATLAB视频人体异常行为检测与识别系统开发](https://wenku.csdn.net/doc/xipt4mdvjw?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中构建这样的系统，首先应该熟悉MATLAB的基础知识，包括矩阵运算、函数编写、图像处理等。接着，要深入学习图像处理技术，这包括视频帧的捕获、预处理、运动检测和特征提取等。在机器学习方面，需要理解并实现支持向量机(SVM)、神经网络等算法，这些算法将用于分类和识别正常与异常行为模式。

GUI的设计是提供用户交互和展示视频画面的关键。MATLAB提供了GUIDE工具和App Designer，可以用来设计直观、易用的界面。用户可以通过GUI选择视频源、控制播放、显示检测结果等。

在实现算法方面，你需要编写代码来实现视频流的处理和异常行为的检测逻辑。例如，可以使用OpenCV库中的背景减除方法来检测视频帧中的运动区域，然后通过形态学操作提取连通区域，并计算其特征。通过机器学习算法训练模型，这些特征可以用来区分正常行为和异常行为。

最后，系统整合和测试是必不可少的步骤。在将所有的模块整合后，需要进行反复测试，确保系统能够准确地检测和识别异常行为，同时GUI能够响应用户操作并准确展示信息。

完成这个项目不仅能让你掌握视频分析和机器学习的实用技能，还能通过GUI设计和论文撰写，提高你的工程实践和学术写作能力。《MATLAB视频人体异常行为检测与识别系统开发》提供的资源可以帮助你完成上述所有内容，让你的毕业设计工作更加顺利。

参考资源链接：[MATLAB视频人体异常行为检测与识别系统开发](https://wenku.csdn.net/doc/xipt4mdvjw?spm=1055.2569.3001.10343)