普适计算作为一种以人为中心的计算模式,它能够紧密地结合人和周围的物理环境,构建计算和通信无所不在的环境,通过智能化的人机交互方式主动地提供人们所需要的计算能力和信息服务资源,以协助人们更好地工作和生活。作为普适计算领域中最核心的技术,活动识别技术旨在通过现代信息技术(如视频监控、传感器和可穿戴式设备等)观察、获取人类在一定环境条件下产生的一系列动作或环境状态的数据,从而根据观察结果来推断人类的活动、生命体征和环境条件等信息,进一步在以人为中心的计算环境中提供准确、可靠的个性化服务。自1980年以来,活动识别的研究为各种各样的应用提供了个性化的支持,并且在其他许多行业中发挥重要的作用。然而,近年来,随着信息服务的智能化程度不断提升、活动识别的应用范围持续扩大,活动识别的任务呈现精细化、复杂化的发展趋势,其中对工作流活动的识别成为活动识别领域中的一项难点。工作流活动通常被定义为人类为了实现一个任务而利用身体或工具来操作的一系列具有时间顺序的活动步骤,工作流活动是在活动识别基础上的更高抽象层次,对于工作流活动的识别也更加具有现实意义,也更加贴近用户。通过对工作流活动的识别能够更好地帮助人们完成一项具体工作任务。例如,通过工作流活动的识别能在技能评估应用中评估工作流执行者的技能熟练程度和准确程度,并且可以自动分析执行者在工作流中各个步骤的完成度和完成时间,以确定执行者的技能是否达标;此外,在流程辅助应用中通过工作流识别技术监测工作流学习者当前正在执行的步骤才能提示流程中的下一个步骤是什么,以及有没有遗漏的步骤,从而帮助执行者学习和掌握整个执行流程。本文针对工作流活动识别中的感知技术和建模技术这两方面的现有研究存在的问题,提出了一种基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)的工作流活动识别方案,本文主要做了以下几方面的研究工作:(1)在工作流活动感知方面,本文首次提出利用RFID的相位信号作为工作流活动的感知工具,通过RFID相位信号能够精确、灵敏地捕捉获取到工作流活动场景中相关联物品的运动状态信息,从而为活动识别模型的建立提供了可靠的数据来源。同时,基于RFID相位信号的感知方案还具有免穿戴、无源感知和隐私保护等优点。(2)在工作流活动建模方面,本文首次将原本在语音识别领域使用的矢量量化-隐马尔可夫模型(VQ-HMM)引入到工作流活动识别的研究中,同时为适应工作流活动识别的问题,增加了一系列数据处理技术来完成了方案的设计。通过对方案所涉及的相位信息采集技术、特征提取技术、矢量量化技术、隐马尔可夫模型,以及序列分析技术进行了研究,本文设计并实现了基于RFID的工作流活动识别系统。(3)对于本文提出的基于RFID的工作流活动识别方案,我们进行了实验验证和结果分析,建立了实验环境并提出了评估指标,然后将本文的方案与基于加速度计的工作流活动识别方案进行了对比,验证结果显示本文的方案在精度、查准率、查全率以及F1值上都具有比较高的指标表现。本文首先介绍了工作流活动识别研究的背景和意义,分析了工作流活动识别研究的现状和存在的问题,提出了本研究的技术路线。然后对本文所提出的工作流活动识别方案进行了详细的研究和设计,并对方案进行了实验验证和分析。最后设计并实现了工作流活动识别的原型系统,并且在实际的应用场景中对系统性能进行了评估。