智能空間下基于非視覺傳感器數(shù)據(jù)的人體行為識別方法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對生活品質(zhì)的要求越來越高，智能化的生活空間越來越受到人們的青睞。作為提高生活空間智能程度的一種重要途徑，人體行為識別方法的研究逐漸從基于機器視覺的方法轉(zhuǎn)向基于非視覺傳感器數(shù)據(jù)。對人體行為有效地識別是智能空間下家居設(shè)備完成自動控制，為用戶提供智能化和人性化服務(wù)的前提;是監(jiān)測用戶異常行為，提高用戶安全系數(shù)的保證。
　　本文以華盛頓州立大學(xué)智能空間實驗室實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究如何將智能空間技術(shù)與非視覺傳感器技術(shù)

2、相結(jié)合，構(gòu)建智能空間下基于非視覺傳感器數(shù)據(jù)的人體行為識別系統(tǒng)，利用智能空間中的傳感器數(shù)據(jù)進行人體行為識別以了解用戶的意圖，并根據(jù)環(huán)境狀況為用戶提供及時、自主的服務(wù)。本文為人體行為識別提供了一種新的研究方法，研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
　　(1)設(shè)計了一種在智能空間下基于非視覺傳感器數(shù)據(jù)進行人體行為識別的方案。首先分析并設(shè)計了系統(tǒng)的整體流程，闡明了系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)以及各層間的相互關(guān)系;其次進行行為識別模式的劃分，將其分為樣本行為識

3、別和在線行為識別兩部分;最后對系統(tǒng)的樣本行為數(shù)據(jù)進行處理。
　　(2)針對樣本行為的數(shù)據(jù)特點，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行行為識別。根據(jù)行為識別要求，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的行為識別模型;針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在行為識別過程中，容易陷入局部最小值點或出現(xiàn)收斂速度過慢現(xiàn)象的缺陷，利用遺傳算法對其進行改進。
　　(3)針對用戶在智能空間中的陌生行為，利用隱馬爾科夫模型進行在線行為識別。通過確定初始狀態(tài)概率、建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和混淆矩陣構(gòu)