發(fā)布時(shí)間：2021-08-05 18:42

　　人類活動(dòng)識(shí)別是指通過監(jiān)控用戶的動(dòng)作和所處的環(huán)境,自動(dòng)地推斷出用戶意圖的技術(shù),被廣泛應(yīng)用于公共安全、智慧醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。在智能家居系統(tǒng)中,人類日�；顒�(dòng)具有復(fù)雜性以及不確定性的特點(diǎn)。Markov邏輯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了一階邏輯和概率圖模型,是當(dāng)前解決復(fù)雜性和不確定問題較完美的策略。然而在基于MLN的活動(dòng)識(shí)別方法中,閉原子采取硬約束,取值范圍為布爾值,因此限制了識(shí)別方法對(duì)不確定性事件的表達(dá)能力;此外,MLN中最大后驗(yàn)概率推理問題是整數(shù)線性規(guī)劃問題,較難收斂到最優(yōu)解,因此無論是識(shí)別精度,還是推理效率都無法滿足人類活動(dòng)識(shí)別技術(shù)的要求。針對(duì)MLN方法中存在的不足,本文提出一種基于概率軟邏輯的人類活動(dòng)識(shí)別方法。與MLN僅能表示離散變量不同,PSL對(duì)閉原子采取軟約束,增強(qiáng)了模型對(duì)不確定性事件的表達(dá)能力;此外,PSL使用Lukasiewicz邏輯代替布爾邏輯,松弛其特征函數(shù)的取值范圍到[0,1]區(qū)間,將整數(shù)線性規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題求解,從而在保證推理精度的同時(shí)提升了推理的效率。本文的工作如下:針對(duì)日�；顒�(dòng)不確定性的特點(diǎn),提出基于PSL的人類活動(dòng)識(shí)別框架。該框架不僅能夠處理邏輯不確定問題,還提供數(shù)據(jù)不確定問題的... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１人類活動(dòng)識(shí)別問題的研究類型??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｔｙｐｅ?ｏｆ?Ｈｕｍａｎ?Ａｃｔｉｖｉｔｙ?Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??

１．２活動(dòng)識(shí)別問題描述??單用戶環(huán)境下，基于密集傳感的復(fù)合活動(dòng)識(shí)別，可視為多情景信息融合問題。??如圖１．２所示，在ＳＷＥＥＴＨＯＭＥ智能家居項(xiàng)目中，控制模式采用基于用戶命令的聲??控系統(tǒng)，即用戶發(fā)出命令，系統(tǒng)做出響應(yīng)提供服務(wù)。但這些命令往往難以被系統(tǒng)識(shí)??另ＩＪ，除去聲音識(shí)別的難點(diǎn)之外。用戶命令常常是不完整或模棱兩可的，往往不能從??單一的信息中做出正確的決策。如用戶發(fā)出命令“開亮一些”，在這個(gè)簡(jiǎn)單的命令??中，智能系統(tǒng)需要考慮兩項(xiàng)任務(wù)：（１）開哪一盞燈？（２）把燈開到多大亮度？對(duì)于??問題（１），雖然可以通過室內(nèi)用戶定位來解決（即打開用戶當(dāng)前位置的燈但對(duì)??于其他命令，如“關(guān)燈”，這種命令僅僅依靠單一位置信息是無法進(jìn)行決策的。這??種情形在問題（２）中尤為明顯，如用戶在午夜醒來發(fā)出命令“開亮一點(diǎn)”，決策系??統(tǒng)需要整合位置、時(shí)間、用戶狀態(tài)等多種情景信息才能決定最合適的燈的亮度。??Ｗ．?用戶命令——？?ｉ??＿?—翻＂一?｜?Ｉ?Ｉ??Ｓｍａｒｔ?ＨｏＢｓｅ??圖１．２智能家居系統(tǒng)控制模式??Ｆｉｇ．?１．２?Ｔｈｅ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?Ｓｍａｒｔ?Ｈｏｍｅ??鑒于上述觀點(diǎn)可得出如下結(jié)論：（ｉ）智能程度不夠

來反映用戶此時(shí)正在執(zhí)行的活動(dòng)。該方法具有小型化、低功耗的優(yōu)勢(shì)，最??初被用來檢測(cè)家用電器的使用情況，隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展這一模式逐漸成為監(jiān)控??用戶活動(dòng)的重要手段［２，３］�；诿芗瘋鞲械幕顒�(dòng)識(shí)別模型如圖２．１所示，其中，傳感??器被部署在日常設(shè)備上檢測(cè)用戶交互，經(jīng)由無線傳感網(wǎng)絡(luò)傳輸給活動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。其??數(shù)據(jù)收集模式采取事件驅(qū)動(dòng)的方式，即每觸發(fā)一次傳感器則生成一條數(shù)據(jù)。在該模??式下，人類行為被描述為由交互設(shè)備產(chǎn)生的事件序列，而日�；顒�(dòng)是這些原子事件??按照某種復(fù)雜模型合成的高層情景信息［１２，１６］。鑒于上述優(yōu)點(diǎn)，密集傳感在智能家居??項(xiàng)目中得到了廣泛的研究。例如ＣＡＳＡＳ項(xiàng)目中，研究人員在ＴＷＳＴＢＥＤ公寓內(nèi)部??署７８?jìng)�(gè)傳感器在家具設(shè)備上來監(jiān)測(cè)用戶活動(dòng)，監(jiān)測(cè)包括用戶動(dòng)作、室內(nèi)溫度等多??個(gè)指標(biāo)。??２．２概率軟邏輯概述??２０１３年概率軟邏輯（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ?Ｓｏｆｔ?Ｌｏｇｉｃ，ＰＳＬ?）被美國(guó)馬里蘭大學(xué)的??Ｋｉｍｍｉｎｇｌ２６］等人首次提出

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于條件隨機(jī)場(chǎng)的智能家居行為識(shí)別研究[D]. 仝鈺.大連海事大學(xué) 2015
[3]統(tǒng)計(jì)關(guān)系學(xué)習(xí)的若干問題研究[D]. 孫舒楊.吉林大學(xué) 2006
[4]嵌入式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)容錯(cuò)策略研究[D]. 王平.中國(guó)科學(xué)院研究生院（上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所） 2004

碩士論文
[1]改進(jìn)的隨機(jī)交替方向乘子方法[D]. 李瑩瑩.上海大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3324266