人體行為識(shí)別近些年已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn),通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)用戶行為信息的分析,在不同應(yīng)用場(chǎng)景更好的服務(wù)人類(lèi)。其中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)研究占據(jù)著主導(dǎo)位置。但近些年,隨著各類(lèi)可穿戴傳感器技術(shù)的發(fā)展,通過(guò)使用慣性傳感器（如加速度計(jì)和陀螺儀）進(jìn)行行為識(shí)別逐步成為這一領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究項(xiàng)目。人體日常行為識(shí)別包括初始數(shù)據(jù)的收集與處理,特征的選擇與提取,以及分類(lèi)器的設(shè)計(jì)與決策。其中,特征工程是其核心問(wèn)題之一,提取有效的特征不僅能夠提高其識(shí)別精度,更能簡(jiǎn)化算法,提高算法的穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的基于慣性可穿戴傳感器的日常人體行為識(shí)別研究中,特征往往采用加速度和角速度的統(tǒng)計(jì)信息,如均值、方差、幅值、峰度、偏度和相關(guān)系數(shù)等離散數(shù)據(jù)。而人體日常行為是連續(xù)且有周期性的,離散型數(shù)據(jù)并不能反映出人體運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性。因此,本文圍繞周期性人體日常行為,通過(guò)對(duì)連續(xù)行為的研究,采用合理的特征和合適的分類(lèi)算法。其一,在日常行為過(guò)程中,運(yùn)動(dòng)是連續(xù)且不間斷的,而由運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)卻是離散的。通過(guò)分析人體日常行為,提出了一種基于函數(shù)型數(shù)據(jù)時(shí)間序列建模的單傳感器日常行為識(shí)別方法。首先,通過(guò)使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法,對(duì)周期性日常行為的運(yùn)動(dòng)捕捉... 

【文章來(lái)源】：安慶師范大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

天貓無(wú)人超市中的意圖識(shí)別

運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)及設(shè)備

基于慣性傳感器的HAR

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2988902