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1、基于無線信號(hào)的行為識(shí)別技術(shù)已成為人機(jī)交互和普適計(jì)算的關(guān)鍵研究領(lǐng)域。窄帶無線信號(hào)在空間中廣泛存在,信號(hào)在傳播過程中遇到障礙物會(huì)被阻擋、反射或散射,因此接收端接收到的疊加信號(hào)會(huì)攜帶環(huán)境信息。當(dāng)障礙物是移動(dòng)的人體時(shí),信號(hào)就會(huì)攜帶人體的行為信息,通過分析提取信號(hào)特征再進(jìn)行分類,可以完成對(duì)行為的識(shí)別。本文運(yùn)用無線信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),針對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的行為識(shí)別精度較低、功能單一,及無法評(píng)估行為質(zhì)量等問題展開了研究。
首先,本文探討了如何
2、將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于行為識(shí)別系統(tǒng),自動(dòng)地提取信號(hào)潛藏的關(guān)鍵信息,從而減少特征選取的人為因素,提高識(shí)別精度。本文設(shè)計(jì)了基于梯度的方法來檢測(cè)單個(gè)動(dòng)作的信號(hào)邊界,構(gòu)建具有多隱藏層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,有效地提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征,提高行為識(shí)別精度。
其次,本文首次提出使用無線信號(hào)進(jìn)行動(dòng)作質(zhì)量評(píng)估,構(gòu)建動(dòng)作質(zhì)量模型,分析并識(shí)別細(xì)粒度的動(dòng)作特征,得到質(zhì)量信息(動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)時(shí)間,運(yùn)動(dòng)速度,運(yùn)動(dòng)距離),從而檢測(cè)行為的實(shí)施與預(yù)期的偏差,判斷其是否
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