基于希尔伯特-黄变换特征提取的短时人体行为识别_第1页
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文档简介

基于希尔伯特—黄变换特征提取的短时人体行为识别随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，从视频监控中自动识别和分析人体行为已成为一个热门研究领域。本文提出了一种基于希尔伯特—黄变换（HHT）特征提取方法的短时人体行为识别系统。通过将HHT与深度学习相结合，我们能够有效地从视频流中提取关键信息，并实现对特定行为的快速、准确识别。背景与意义：在公共安全、交通管理、医疗健康等领域，实时监测和分析人群行为对于预防事故、提高服务质量具有重要意义。传统的人体行为识别方法往往依赖于复杂的算法和大量的计算资源，而基于深度学习的方法虽然在图像识别领域取得了显著成就，但在处理连续视频数据时仍面临挑战。因此，研究一种高效、准确的人体行为识别方法具有重要的理论价值和实际意义。方法：1.数据收集与预处理：收集不同场景下的视频数据，包括正常行走、奔跑、跳跃等行为，并进行去噪、归一化等预处理操作。2.HHT特征提取：利用希尔伯特—黄变换对视频帧进行特征提取，该变换能有效捕捉信号的非线性特性，适用于处理非平稳信号。3.深度学习模型构建：结合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），构建一个多层感知机（MLP）模型，用于学习和识别不同类型的人体行为。4.训练与测试：使用部分训练数据和真实数据进行模型训练和测试，评估模型的性能。5.实时行为识别：将训练好的模型部署到实时视频流中，实现对人体行为的实时识别和报警。结果：实验结果表明，所提出的基于HHT-LSTM的特征提取方法能够有效提升人体行为识别的准确性和速度。与传统方法相比，本系统的识别准确率提高了约20%，且在处理高动态场景时表现出更好的鲁棒性。此外，实时行为识别系统能够在毫秒级的时间内完成人体行为的检测和分类，满足了实际应用的需求。结论：基于希尔伯特—黄变换特征提取的短时人体行为识别方法为解决实时视频监控中的人体行为分析问题提供了一种新的解决方案。

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