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基于穿戴传感器和机器学习的人体行为识别 版权信息
- ISBN：9787121486029
- 条形码：9787121486029 ; 978-7-121-48602-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于穿戴传感器和机器学习的人体行为识别 内容简介
基于穿戴传感器的人体行为识别技术在辅助老年人日常生活和患者康复训练方面展现出巨大潜力。本书主要介绍该技术在健康领域的研究与应用，涵盖方法流程、数据预处理、特征提取与融合、识别模型构建等内容，书中详细探讨了腕部和多位置穿戴传感器的行为识别、步态数据的增强与预测、鲁棒性特征提取等关键问题。本书可作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的参考教材，也可供从事人工智能、模式识别、神经网络应用等领域的技术和研究人员阅读。
基于穿戴传感器和机器学习的人体行为识别 目录
第1章 绪论 1
1.1 人体行为识别研究的背景及意义 1
1.2 穿戴行为识别研究 4
1.3 人体行为数据增强与预测 8
参考文献 10
第2章 人体行为识别基础 16
2.1 人体行为识别的一般流程 16
2.2 传感器形式 18
2.3 穿戴传感器及其布局 18
2.3.1 穿戴传感器类型 18
2.3.2 穿戴传感器的布局方式 21
2.4 穿戴传感器数据预处理 24
2.5 特征提取与选择 25
2.5.1 人工提取的特征 25
2.5.2 自动学习的特征 28
2.5.3 特征降维与特征选择 28
2.6 人体行为识别模型 30
2.7 人体行为识别评价指标 37
2.8 本章小结 37
参考文献 38
第3章 基于传统机器学习的人体行为识别研究 50
3.1 实验方法及设计 50
3.1.1 实验系统设计 50
3.1.2 混合感知与布局 53
3.1.3 特征提取与选择方法 57
3.1.4 识别模型及性能评估 58
3.2 数据采集和数据处理 61
3.2.1 行为定义和穿戴行为数据采集 61
3.2.2 环境数据 64
3.2.3 人工特征集 65
3.2.4 穿戴行为数据窗口分割 68
3.2.5 互信息特征选择方法评估扩展特征贡献 70
3.3 核典型相关分析特征选择mRMJR-KCCA 70
3.3.1 互信息和核典型相关分析（KCCA） 71
3.3.2 mRMJR-KCCA特征选择 73
3.3.3 不同穿戴传感器对行为识别的贡献研究 77
3.3.4 mRMJR-KCCA衡量穿戴传感器扩展特征贡献 82
3.4 穿戴感知数据和环境感知数据融合研究 87
3.4.1 PIR传感器识别日常行为规律 88
3.4.2 互信息特征选择衡量穿戴行为数据与环境数据融合 89
3.4.3 mRJMR-KCCA衡量混合感知数据融合 94
3.5 本章小结 100
参考文献 101
第4章 基于深度学习的腕部穿戴人体行为识别研究 106
4.1 腕部行为数据采集 106
4.2 多层LSTM行为识别模型的建立 108
4.3 注意力机制模型的建立 109
4.3.1 注意力机制 109
4.3.2 注意力分布 110
4.3.3 加权平均 111
4.3.4
展开全部
基于穿戴传感器和机器学习的人体行为识别 作者简介
王燕，中原工学院副教授，近年来一直从事基于传感器的行为识别和机器人控制等方向的研究，在传感器数据处理与融合、特征提取与降维、传统机器学习及深度学习在数据科学中的研究与应用等方面打下了坚实的基础。目前担任多个人工智能相关的主流国际期刊的论文审稿人，与领域内多位卓越的学者保持交流与合作。
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