本文選題：日常行為識(shí)別 + 行為特征強(qiáng)化�。� 參考：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：如何從行為數(shù)據(jù)中提取好的刻畫(huà)行為的特征信息是取得良好識(shí)別結(jié)果的關(guān)鍵。研究特征強(qiáng)化技術(shù)的根本目的在于:提高行為特征對(duì)行為的表達(dá)能力,從而改善行為識(shí)別的準(zhǔn)確率。雖然現(xiàn)今強(qiáng)化行為特征的方法很多,但是大多不能凸顯行為數(shù)據(jù)中具有的特性。再者,現(xiàn)在的研究者們把采集到的數(shù)值信息作為提取行為特征的唯一來(lái)源,而忽視了數(shù)值間的聯(lián)系,沒(méi)能將行為特征的表達(dá)能力發(fā)揮到極致。另外,絕大多數(shù)的行為特征構(gòu)造方法涉及到過(guò)多的傳感器狀態(tài)信息,當(dāng)數(shù)據(jù)采集者更換時(shí)就需要重新提取行為特征以及訓(xùn)練行為模型,使得行為特征對(duì)參與者十分敏感,且其可通用性較差。針對(duì)行為特征強(qiáng)化方法存在的問(wèn)題,本文首先提出了基于傳感器狀態(tài)強(qiáng)化的日常行為識(shí)別方法發(fā)掘并強(qiáng)化行為特征的特性,克服了行為特征代表性不足的問(wèn)題。其次,本文通過(guò)基于BoF時(shí)態(tài)原語(yǔ)強(qiáng)化的行為識(shí)別方法在行為特征中融入了時(shí)序因素,豐富了行為特征的內(nèi)涵。另外,本文提出的基于時(shí)態(tài)原語(yǔ)的日常行為識(shí)別方法不僅解決了對(duì)參與者數(shù)據(jù)依賴性過(guò)強(qiáng)的問(wèn)題,還為符號(hào)化的行為特征賦予了易于理解的物理意義,改善了行為表達(dá)與識(shí)別的效果。
[Abstract]:How to extract the characteristic information of describing behavior from behavior data is the key to obtain good recognition results. The basic purpose of the research on feature enhancement is to improve the expression ability of behavior features to improve the accuracy of behavior recognition. Although there are many ways to enhance behavior characteristics, most of them can not highlight the characteristics of behavior data. Furthermore, the present researchers regard the collected numerical information as the only source of extracting behavior characteristics, but ignore the relationship between the values, and fail to maximize the expression of behavior characteristics. In addition, most of the behavior feature construction methods involve too much sensor state information. When the data collector changes, it is necessary to reextract the behavior feature and train the behavior model, which makes the behavior feature very sensitive to the participants. And its versatility is poor. Aiming at the problem of behavior feature enhancement, this paper first proposes a new method based on sensor state enhancement to discover and enhance the behavior feature, which overcomes the problem that the behavior feature is not representative enough. Secondly, the behavior recognition method based on the reinforcement of the BoF tense combines the temporal factor into the behavior feature, which enriches the connotation of the behavior feature. In addition, the method of daily behavior recognition based on temporal primitives not only solves the problem of excessive dependence on participants' data, but also gives an easy-to-understand physical meaning for symbolic behavior features. It improves the effect of behavior expression and recognition.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP212.9

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本文編號(hào)：2018790