متداول‌ترین روش در تشخیص تشنجات صرعی روش مبتنی بر پردازش سیگنال‌های EEG حاصل از انجام الکتروآنسفالوگرافی می‌باشد که به دلیل نیاز به اتصال الکترودهایی به نواحی مختلف از سر فرد مشکلات حرکتی زیادی به وجود می‌آورد. هدف این تحقیق تشخیص خودکار و هوشمندانه صرع گراندمال و نیز بازشناسی اعمال عادی فرد مبتلا به عارضه از طریق نظارت ویدئویی می‌باشد. در این مقاله از ترکیب دو تکنیک بینایی ماشین و یادگیری ماشین به منظور تشخیص صرع گراندمال و بازشناسی اعمال عادی برای فردی استفاده می‌شود که روی زمین و یا تخت دراز کشیده است. بعد از حذف پس‌زمینه از دنباله قاب‌های ویدئویی و جداسازی شبح تصاویر، ویژگی‌های هندسی مناسب استخراج شده و به عنوان ورودی به دسته‌بند ماشین بردار پشتیبان چندکلاسه اعمال گردید تا عمل دسته‌بندی ویدئوها و تخصیص برچسب رفتاری مناسب به صورت خودکار انجام شود. تمامی پیاده‌سازی‌های این تحقیق در محیط نرم‌افزار Matlab نسخه a.2011 انجام شده است. در این سیستم هوشمند، میانگین دقت تشخیص و بازشناسی 21/90 درصد می‌باشد. به کارگیری این سیستم علاوه بر کاهش ناظر انسانی، کمک زیادی در تشخیص به موقع و همیشگی عارضه می‌نماید. این روش به دلیل نیاز به یک دوربین فیلم‌برداری ساده و یک سیستم کامپیوتری معمولی، روشی مقرون به صرفه بوده و برای قشرهای درآمدی مختلف قابل تهیه است. علاوه بر آن غیر تماسی بودن سیستم پیشنهادی، عاملی برای حذف مشکلات حرکتی است. دقت بالا تأییدکننده کارایی مناسب این سیستم می‌باشد. Manuscript profile