【摘 要】
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微型传感智能设备的普及,使人们可以随时随地记录日常活动数据,人体活动识别逐渐成为研究热点,广泛应用于医疗康复、智能家居等方面。目前,常采用深度学习算法和传统机器学习方法来进行人体活动识别,深度学习算法虽能自动提取特征,但其在中小规模的活动数据集上,往往容易过拟合;传统机器学习方法虽然对样本需求量不大,但需要手动提取特征,特征很大程度上决定了识别效果。因此,本课题对中小规模活动数据集上的人体活动识别
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微型传感智能设备的普及,使人们可以随时随地记录日常活动数据,人体活动识别逐渐成为研究热点,广泛应用于医疗康复、智能家居等方面。目前,常采用深度学习算法和传统机器学习方法来进行人体活动识别,深度学习算法虽能自动提取特征,但其在中小规模的活动数据集上,往往容易过拟合;传统机器学习方法虽然对样本需求量不大,但需要手动提取特征,特征很大程度上决定了识别效果。因此,本课题对中小规模活动数据集上的人体活动识别进行研究,主要工作和贡献如下:（1）提出了一种基于Bagging改进的集成学习方法（MFWE）,用多视图代替有放回抽样保证学习器的多样性,使其更适用于中小规模的数据集,同时考虑到不同学习器的性能差异,提出了一种合理的加权集成策略。（2）基于MFWE,设计了一种多特征加权集成活动识别算法（MFWE-HAR）,共使用了三类全局特征（时域特征、频域特征和其他特征）和两类局部特征,每个全局特征构建一个KNN分类器,采用1D-CNN和Attention-LSTM提取局部特征并分类,使用MFWE的加权集成策略得到最终结果,从而使整个模型具有更强的特征表征能力,并让传统机器学习方法和深度学习算法优劣互补,提高了在中小规模活动数据集上的识别性能。（3）通过可穿戴传感器采集了4名测试者的8类活动数据,并对数据进行分割,构建实验所用样本集。（4）通过5个验证性实验证明了MFWE方法和MFWE-HAR算法的有效性。（5）通过3个探究性实验,分别研究分析了不同特征集成、KNN中不同K值、数据样本分布不均对识别性能的影响。总而言之,本课题提出了MFWE方法,设计了MFWE-HAR算法,并在采集的活动数据集上进行实验,结果表明:MFWE方法比传统Bagging方法更适用于中小规模的数据集;MFWE-HAR算法集成了多种特征,并让传统机器学习方法和深度学习算法优劣互补,相较于单一特征分类算法和其他人体活动识别集成学习算法,具有更强的特征表征能力和更好的识别性能。
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