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深度學習
基于穿戴傳感器和機器學習的人體行為識別 版權(quán)信息
- ISBN：9787121486029
- 條形碼：9787121486029 ; 978-7-121-48602-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于穿戴傳感器和機器學習的人體行為識別 內(nèi)容簡介
基于穿戴傳感器的人體行為識別技術(shù)在輔助老年人日常生活和患者康復訓練方面展現(xiàn)出巨大潛力。本書主要介紹該技術(shù)在健康領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，涵蓋方法流程、數(shù)據(jù)預處理、特征提取與融合、識別模型構(gòu)建等內(nèi)容，書中詳細探討了腕部和多位置穿戴傳感器的行為識別、步態(tài)數(shù)據(jù)的增強與預測、魯棒性特征提取等關(guān)鍵問題。本書可作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的參考教材，也可供從事人工智能、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用等領(lǐng)域的技術(shù)和研究人員閱讀。
基于穿戴傳感器和機器學習的人體行為識別 目錄
第1章 緒論 1
1.1 人體行為識別研究的背景及意義 1
1.2 穿戴行為識別研究 4
1.3 人體行為數(shù)據(jù)增強與預測 8
參考文獻 10
第2章 人體行為識別基礎(chǔ) 16
2.1 人體行為識別的一般流程 16
2.2 傳感器形式 18
2.3 穿戴傳感器及其布局 18
2.3.1 穿戴傳感器類型 18
2.3.2 穿戴傳感器的布局方式 21
2.4 穿戴傳感器數(shù)據(jù)預處理 24
2.5 特征提取與選擇 25
2.5.1 人工提取的特征 25
2.5.2 自動學習的特征 28
2.5.3 特征降維與特征選擇 28
2.6 人體行為識別模型 30
2.7 人體行為識別評價指標 37
2.8 本章小結(jié) 37
參考文獻 38
第3章 基于傳統(tǒng)機器學習的人體行為識別研究 50
3.1 實驗方法及設(shè)計 50
3.1.1 實驗系統(tǒng)設(shè)計 50
3.1.2 混合感知與布局 53
3.1.3 特征提取與選擇方法 57
3.1.4 識別模型及性能評估 58
3.2 數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理 61
3.2.1 行為定義和穿戴行為數(shù)據(jù)采集 61
3.2.2 環(huán)境數(shù)據(jù) 64
3.2.3 人工特征集 65
3.2.4 穿戴行為數(shù)據(jù)窗口分割 68
3.2.5 互信息特征選擇方法評估擴展特征貢獻 70
3.3 核典型相關(guān)分析特征選擇mRMJR-KCCA 70
3.3.1 互信息和核典型相關(guān)分析（KCCA） 71
3.3.2 mRMJR-KCCA特征選擇 73
3.3.3 不同穿戴傳感器對行為識別的貢獻研究 77
3.3.4 mRMJR-KCCA衡量穿戴傳感器擴展特征貢獻 82
3.4 穿戴感知數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)融合研究 87
3.4.1 PIR傳感器識別日常行為規(guī)律 88
3.4.2 互信息特征選擇衡量穿戴行為數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)融合 89
3.4.3 mRJMR-KCCA衡量混合感知數(shù)據(jù)融合 94
3.5 本章小結(jié) 100
參考文獻 101
第4章 基于深度學習的腕部穿戴人體行為識別研究 106
4.1 腕部行為數(shù)據(jù)采集 106
4.2 多層LSTM行為識別模型的建立 108
4.3 注意力機制模型的建立 109
4.3.1 注意力機制 109
4.3.2 注意力分布 110
4.3.3 加權(quán)平均 111
4.3.4
展開全部
基于穿戴傳感器和機器學習的人體行為識別 作者簡介
王燕，中原工學院副教授，近年來一直從事基于傳感器的行為識別和機器人控制等方向的研究，在傳感器數(shù)據(jù)處理與融合、特征提取與降維、傳統(tǒng)機器學習及深度學習在數(shù)據(jù)科學中的研究與應(yīng)用等方面打下了堅實的基礎(chǔ)。目前擔任多個人工智能相關(guān)的主流國際期刊的論文審稿人，與領(lǐng)域內(nèi)多位卓越的學者保持交流與合作。
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