【摘 要】
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人类行为识别（Human Activity Recognition,HAR）是人机交互领域的重要研究内容,在虚拟现实、智能交互和智慧医疗等领域有着广泛的应用。行为识别可以识别多种个体行为,如奔跑、步行等,在情景相关的领域中有着广泛的应用。HAR主要使用计算机设备采集个体的行为数据并对数据进行建模的方式,进行个体的行为识别。当前,基于传感器的行为识别模型大致可分为传统分类模型和深度学习模型两类。当前
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人类行为识别（Human Activity Recognition,HAR）是人机交互领域的重要研究内容,在虚拟现实、智能交互和智慧医疗等领域有着广泛的应用。行为识别可以识别多种个体行为,如奔跑、步行等,在情景相关的领域中有着广泛的应用。HAR主要使用计算机设备采集个体的行为数据并对数据进行建模的方式,进行个体的行为识别。当前,基于传感器的行为识别模型大致可分为传统分类模型和深度学习模型两类。当前在行为识别领域表现较好的模型往往都采用了深度神经网络技术来进行构建。相比于人工设计特征进行数据处理的方式,使用深度神经网络技术构建的模型往往可以自动进行特征的提取,无需人工的干预。基于深度学习技术构建的模型,在成本和难度上相比于传统模型有较大的优势。基于神经网络技术构建的行为识别模型往往会使用卷积网络进行空间维度的特征提取,然后使用循环神经网络进行时间维度的特征提取。不仅如此,有些模型还使用了Attention机制进一步加强模型的泛化能力。当前用于训练行为识别模型的数据集存在两大不足:一是传感器数据和行为标签大都是在受监督的实验环境下使用特殊的实验设备进行采集的,这种数据采集模式往往会较大程度影响用户的正常生活;二是收集到的传感器数据种类较少,数据模态较为单一。随着智能手机制造工艺的进步,现在的智能手机往往会配备大量的物理传感器,因此可以作为数据收集的优良工具。本文针对现有数据集存在两大不足之处,构建了一个用于进行行为识别数据收集和行为标签收集的实验平台:iSense。iSense可以在用户的日常生活中,通过用户少量的操作去自动收集大量的传感器数据。这种数据收集方式充分利用了智能手机强大的功能和广泛的普及性,降低了数据收集的成本,同时可以在更大的人数范围内收集到更为丰富的数据。本文使用iSense实验平台进行用户实验,并使用收集到的传感器数据和标签制作了行为识别数据集。之后,本文使用该数据集对本文提出的Attn Fusion模型进行了训练。本文将Attn Fusion模型的训练结果和当前比较具有代表性的其他几种模型进行了对比,验证了Attn Fusion模型在行为识别上相较于现有模型的优势。在模型训练完成后,本文将模型与iSense客户端进行整合,在Android手机上实现了实时的行为识别。
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