本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的摔倒檢測(cè)和日常行為識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人口老齡化現(xiàn)象的不斷加劇,同時(shí)由于家庭和社會(huì)的諸多因素,越來(lái)越多的老年人不得不選擇獨(dú)居,社會(huì)因此給這類(lèi)人群下了一個(gè)新的定義,稱(chēng)作“空巢老人”,指的是那些沒(méi)有子女照顧、單獨(dú)居住的老年群體�；谝陨锨闆r,日常生活中的摔倒事件逐漸變成威脅老年人生命的重要因素之一。這是老年人必須接受的、不得不面對(duì)的事實(shí),更是整個(gè)社會(huì)需要警醒的、急需幫助老年人解決的問(wèn)題。使用傳感器似乎可以幫助老人檢測(cè)到這類(lèi)問(wèn)題,但“摔倒”是一剎那的動(dòng)作,非加速度傳感器幾乎捕捉不到;同時(shí),該行為非常容易和其他動(dòng)作混淆,造成錯(cuò)判。本文綜合考慮“摔倒”特性和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的配合,對(duì)摔倒檢測(cè)和行為識(shí)別同時(shí)作了研究,為老人的日常行為做全方位的把控。本文使用三種已有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,針對(duì)由可穿戴傳感器采集的用戶(hù)日常行為數(shù)據(jù),進(jìn)行試探性的訓(xùn)練和測(cè)試。三類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別是支持向量機(jī)、后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱藏馬爾可夫模型,用戶(hù)日常行為數(shù)據(jù)共有11類(lèi),包括走路、摔倒、坐下、躺下、坐著、躺著等姿勢(shì)。針對(duì)三類(lèi)方法得到的不同分類(lèi)結(jié)果,從準(zhǔn)確度、運(yùn)行速度、時(shí)間復(fù)雜度等角度進(jìn)行精準(zhǔn)分析,并對(duì)其低準(zhǔn)確度作了進(jìn)一步研究。通過(guò)低準(zhǔn)確度分析,本文提出了一種新的學(xué)習(xí)方法,可以對(duì)連續(xù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行精準(zhǔn)分類(lèi)。主要的思想是結(jié)合兩類(lèi)已有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過(guò)首輪的訓(xùn)練得到第一批結(jié)果,通過(guò)分析結(jié)果判斷輸出狀態(tài)中相互混淆的分類(lèi),從而將混淆分類(lèi)劃到不同組別分別處理,即進(jìn)入第二輪訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)證明,新的學(xué)習(xí)方法,較之已有的三類(lèi)學(xué)習(xí)算法,能夠極大地提高摔倒檢測(cè)和人類(lèi)日常行為的識(shí)別精度,平均識(shí)別精度大于90%,比原有的平均結(jié)果提高近40%。同時(shí)本文整合以上方法,將其規(guī)整為一套訓(xùn)練和應(yīng)用方法,不僅包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)、獲取分類(lèi)器部分,還包括應(yīng)用分類(lèi)器的算法應(yīng)用部分(HCA算法),使新方法具有普遍性。
【關(guān)鍵詞】：日常行為 可穿戴傳感器 支持向量機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隱藏馬爾可夫模型
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)說(shuō)明10-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要內(nèi)容13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 相關(guān)技術(shù)和方法15-25
• 2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)15-16
• 2.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)15-16
• 2.1.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)16
• 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16-19
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要步驟17-19
• 2.3 梯度下降算法19
• 2.4 支持向量機(jī)19-20
• 2.5 隱藏馬爾可夫模型20-21
• 2.6 徑向基函數(shù)21
• 2.7 其他技術(shù)方法21-22
• 2.8 本文方法論22-24
• 2.9 本章小結(jié)24-25
• 第三章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)25-37
• 3.1 輸入數(shù)據(jù)描述25-28
• 3.2 屬性加速度的建立28-29
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理29-32
• 3.4 后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 3.4.1 不同層的數(shù)量32-33
• 3.4.2 激活函數(shù)的選取33
• 3.5 支持向量機(jī)33-34
• 3.5.1 核函數(shù)的選取33
• 3.5.2 LibSVM的實(shí)現(xiàn)33-34
• 3.6 隱藏馬爾可夫模型34-36
• 3.7 本章小結(jié)36-37
• 第四章 訓(xùn)練結(jié)果和方法改進(jìn)37-50
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-39
• 4.2 支持向量機(jī)39-40
• 4.3 隱藏馬爾可夫模型40
• 4.4 三種方法的比較與分析40-42
• 4.5 新方法的提出42-46
• 4.6 通用性擴(kuò)展46-49
• 4.7 本章小結(jié)49-50
• 第五章 總結(jié)與展望50-52
• 5.1 總結(jié)50-51
• 5.2 倫理思考51
• 5.3 展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 附錄54-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果58-59
• 致謝59

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  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的摔倒檢測(cè)和日常行為識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：468550