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改进的集合经验模态分解在人体行为识别中的应用
标题：改进的集合经验模态分解在人体行为识别中的应用
摘要：
人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向。然而，由于人体行为的复杂性和多模态特点，传统的单一模态分析方法往往无法满足实际应用的需求。为了克服这一挑战，本文提出了一种改进的集合经验模态分解（ImprovedEnsembleEmpiricalModeDecomposition,IEEMD）方法，并将其应用于人体行为识别中。
1.引言
人体行为识别是通过计算机视觉技术和模式识别方法来分析和识别人体动作的关键属性和行为目的的过程。传统的人体行为识别方法主要依赖于特征提取和分类器的组合，但由于人体行为的复杂性和多模态特点，这些方法在实际应用中面临一系列挑战。
2.集合经验模态分解
集合经验模态分解（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）方法是一种多尺度分解方法，可以将复杂的非线性时序数据分解为多个更易处理的固有模式函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs）。EEMD方法在信号处理和振动分析中具有广泛的应用，但是对于高维、多模态的人体行为数据，传统的EEMD方法存在一些局限。
3.改进的IEEMD方法
为了克服传统EEMD方法的局限性，本文提出了一种改进的IEEMD方法。在IEEMD方法中，首先使用多模态传感器采集到的人体行为数据进行预处理，包括去噪、降维等。然后，将预处理后的数据输入到IEEMD算法中进行分解，得到一组IMFs。接下来，通过选择合适的IMFs组合，构建更强的表征模式，并使用分类器对其进行训练和分类。
4.实验与结果分析
为了验证改进的IEEMD方法在人体行为识别中的有效性，本文进行了一系列实验。实验采用了UCF-101数据集，包括各种人体动作的视频片段。实验结果表明，与传统的单一模态方法相比，改进的IEEMD方法在人体行为识别中具有更高的准确率和鲁棒性。
5.讨论与展望
本文提出了一种改进的集合经验模态分解方法，并将其应用于人体行为识别中。实验结果表明，改进的IEEMD方法在人体行为识别中具有较高的准确率和鲁棒性。然而，目前的方法仍然存在一些局限性，包括对噪声的敏感性和计算复杂度较高。未来的研究可以进一步改进IEEMD方法，提高其性能并拓展其应用范围。
结论：
本文提出了一种改进的集合经验模态分解方法，并将其成功应用于人体行为识别中。实验证明，改进的IEEMD方法在人体行为识别中具有较高的准确率和鲁棒性。未来的研究可以进一步完善该方法，提高其性能并推广其应用。人体行为识别在智能监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景，改进的IEEMD方法为其提供了一种可行的解决方案。