【摘 要】
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为实现空巢家庭内老人和家用设备异常行为的实时预测,用多模态传感器获取行为的离散动作序列,并用改进的多层隐马科夫模型抽象出人的高层行为——事件,从大量的时空数据中形
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南工业大学计算机与通信学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China （ No. 60773110）, the Youth Education Fund of Hunan Province （No. 07B014）.
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为实现空巢家庭内老人和家用设备异常行为的实时预测,用多模态传感器获取行为的离散动作序列,并用改进的多层隐马科夫模型抽象出人的高层行为——事件,从大量的时空数据中形成描述居住着正常行为的结构化表达模型,这些模型用作检测居住者异常行为的分类器.为表达推理预测所需的环境上下文信息,设计了多媒体本体（MMO）来标注和推理智能监护系统中的媒体信息.改进了一种悲观情感模型（PEM）来分析室内多活动设备的多交叉事件.实验证明,当被检测的设备处于盲区或被遮挡的情况下,PEM能增强对活动设备检测的准确性和可靠性,上述方法在
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