本文選題：普適計(jì)算　切入點(diǎn)：活動(dòng)識(shí)別　出處：《浙江大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：有效融合多模態(tài)的情境信息是普適環(huán)境下活動(dòng)識(shí)別的重要研究方向。而現(xiàn)有活動(dòng)識(shí)別方法在普適環(huán)境下的可用性不高。一方面,傳統(tǒng)的活動(dòng)識(shí)別方法通常都有著兩個(gè)潛在的假設(shè)前提：其一是傳感器在活動(dòng)識(shí)別中總是固定在人的身上,其二是傳感器在活動(dòng)識(shí)別中不會(huì)因環(huán)境的干擾而發(fā)生傳感器的滑動(dòng)、扭曲和旋轉(zhuǎn)的情況。但在普適環(huán)境下的應(yīng)用中,這些假設(shè)對(duì)參與人員的活動(dòng)束縛較強(qiáng),只能存在于可控的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下。另一方面,由于單一模態(tài)的運(yùn)動(dòng)信息(如加速度傳感器信息)只能記錄活動(dòng)的部分信息,對(duì)復(fù)雜多變?nèi)祟惢顒?dòng)的識(shí)別效果不高。為了解決上述問(wèn)題,提出了普適計(jì)算環(huán)境下多模態(tài)信息融合的活動(dòng)識(shí)別方法。首先,該方法針對(duì)基于智能手機(jī)的活動(dòng)識(shí)別中設(shè)備朝向與位置的影響,結(jié)合坐標(biāo)系映射和多維時(shí)序數(shù)據(jù)分類的技術(shù),實(shí)現(xiàn)了一種具有可解釋性的和朝向、位置不變性活動(dòng)識(shí)別方法。其次,該方法針對(duì)基于單一模態(tài)信息的活動(dòng)識(shí)別效果不高的問(wèn)題,結(jié)合模型間的多樣性,實(shí)現(xiàn)了有效融合多模態(tài)信息的活動(dòng)識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在降低活動(dòng)識(shí)別的設(shè)備朝向與位置影響上優(yōu)于傳統(tǒng)方法,能夠有效融合多模態(tài)的信息提高活動(dòng)識(shí)別的效果。
[Abstract]:The effective fusion of multi-modal situational information is an important research direction of activity recognition in pervasive environments, but the existing methods of activity recognition are not highly available in pervasive environments. The traditional method of activity recognition usually has two underlying hypotheses: one is that the sensor is always fixed on the human body in the activity recognition, the other is that the sensor will not slide because of the interference of the environment in the activity recognition. Distortion and rotation. But in general applications, these assumptions are more restrictive to the activity of participants and can only exist in controlled laboratory environments. Since the motion information of a single mode (such as acceleration sensor information) can only record part of the information of activity, the recognition effect of complex and variable human activities is not high. In order to solve the above problems, In this paper, an activity recognition method based on multi-modal information fusion in pervasive computing environment is proposed. Firstly, aiming at the influence of the orientation and position of the device in mobile recognition based on smart phone, the method combines coordinate system mapping and multi-dimensional temporal data classification technology. A method of activity recognition with interpretable and orientation and position invariance is implemented. Secondly, the method aims at the problem of low recognition effect based on single modal information and combines the diversity of models. The experimental results show that this method is superior to the traditional method in reducing the influence of the orientation and position of the equipment, and can effectively fuse the multi-modal information to improve the effect of activity recognition.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1605650