【摘要】：基于傳感器的人類活動(dòng)識(shí)別是指對(duì)受試者在活動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的加速度、角速度等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,還原受試者實(shí)際所做動(dòng)作的一類識(shí)別分類任務(wù),目前已經(jīng)被普遍應(yīng)用于醫(yī)療保健、智能家居等領(lǐng)域。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional Random Field,CRF)是擅長(zhǎng)處理傳感器時(shí)間序列數(shù)據(jù)的概率模型,但在時(shí)序建模方面也存在不足之處。針對(duì)以下不足,該文對(duì)兩種模型進(jìn)行了改進(jìn),應(yīng)用于人類活動(dòng)識(shí)別以驗(yàn)證模型性能,提高活動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確性。首先,HMM訓(xùn)練時(shí)所用的Baum-Welch算法是一種爬山算法,容易獲得局部最優(yōu)解,因此引入結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)與HMM結(jié)合,構(gòu)建結(jié)構(gòu)化SVM-HMM框架用于人類活動(dòng)識(shí)別,并與基于高斯混合模型的HMM(HMM based on Gaussian Mixed Model,GMM-HMM)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明,結(jié)構(gòu)化SVM-HMM比GMM-HMM能更好地描述人類活動(dòng)方式。其次,傳統(tǒng)CRF在訓(xùn)練優(yōu)化時(shí)所用的擬牛頓算法BFGS算法占用內(nèi)存大、運(yùn)行速度慢,針對(duì)此問(wèn)題,采用邊界限制存儲(chǔ)的BFGS(Limited Memory BFGS with Bounds,L-BFGS-B)算法優(yōu)化CRF模型用于活動(dòng)識(shí)別建模,并與傳統(tǒng)的CRF模型、決策樹、邏輯回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,基于L-BFGS-B算法的CRF模型計(jì)算復(fù)雜性低、迭代代價(jià)小、運(yùn)行效率高,比其他算法具有更好的識(shí)別效果。最后,將雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶(Long Short-Term Memory,LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CRF結(jié)合,構(gòu)建雙向LSTM-CRF深度框架用于活動(dòng)分類,并將此模型與雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)、CRF模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。雙向LSTM-CRF同時(shí)具有雙向LSTM學(xué)習(xí)上下文的信息的特性和CRF模型考慮輸出標(biāo)簽序列間的依賴關(guān)系的特性,且可以自動(dòng)提取特征。結(jié)果表明,雙向LSTM-CRF模型的識(shí)別效果優(yōu)于另外兩種模型。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212;O211.61
【圖文】：

第 2 章 活動(dòng)識(shí)別概述和數(shù)據(jù)集介紹及處理第 2 章 活動(dòng)識(shí)別概述和數(shù)據(jù)集介紹及處理2.1 引言人類活動(dòng)識(shí)別涉及到數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和選擇、模型訓(xùn)練等多種不同的任務(wù)。因此，本章對(duì)人類活動(dòng)識(shí)別過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)地闡述。在人類活動(dòng)識(shí)別過(guò)程中，第一步便是活動(dòng)數(shù)據(jù)集的采集和獲取，數(shù)據(jù)集的選擇和處理也會(huì)影響模型的分類性能。所以，在本章中，重點(diǎn)介紹了活動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)的采集和處理。在實(shí)驗(yàn)中需要衡量指標(biāo)對(duì)活動(dòng)識(shí)別中模型的性能即實(shí)驗(yàn)結(jié)果的優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)估，所以最后一節(jié)中，對(duì)性能評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行了介紹。2.2 活動(dòng)識(shí)別概述及流程人類活動(dòng)識(shí)別的基本過(guò)程如圖 2-1 所示。

第 2 章 活動(dòng)識(shí)別概述和數(shù)據(jù)集介紹及處理，盤子，面包，薩拉米，牛奶，水，糖，勺子和奶酪)都裝有加速度計(jì)和陀螺儀傳感器包括 13 個(gè)開關(guān)，用于檢測(cè)冰箱門、洗碗機(jī)和 3 個(gè)抽屜的打開和關(guān)閉。裝在 1 號(hào)門、2 號(hào)門、躺椅、洗碗機(jī)、冰箱和 3 層抽屜上的 8 個(gè) 3 軸加速度傳

圖 2-3 活動(dòng)的時(shí)間分解4 個(gè)志愿者被選擇進(jìn)行數(shù)據(jù)集的采集，每個(gè)志愿者執(zhí)行 6 組活動(dòng)，前 5 組執(zhí)動(dòng)，第 6 組重復(fù) 20 次典型的代表性動(dòng)作。數(shù)據(jù)集采樣頻率是 30Hz，共有性。每組數(shù)據(jù)一共 250 列，第 1 列為時(shí)間戳，第 2-243 列為樣本數(shù)據(jù)序列-250 列為標(biāo)簽序列。本實(shí)驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)集分布如圖 2-4 所示。

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本文編號(hào)：2767341