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1、有效融合多模態(tài)的情境信息是普適環(huán)境下活動(dòng)識(shí)別的重要研究方向。而現(xiàn)有活動(dòng)識(shí)別方法在普適環(huán)境下的可用性不高。一方面,傳統(tǒng)的活動(dòng)識(shí)別方法通常都有著兩個(gè)潛在的假設(shè)前提:其一是傳感器在活動(dòng)識(shí)別中總是固定在人的身上,其二是傳感器在活動(dòng)識(shí)別中不會(huì)因環(huán)境的干擾而發(fā)生傳感器的滑動(dòng)、扭曲和旋轉(zhuǎn)的情況。但在普適環(huán)境下的應(yīng)用中,這些假設(shè)對(duì)參與人員的活動(dòng)束縛較強(qiáng),只能存在于可控的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下。另一方面,由于單一模態(tài)的運(yùn)動(dòng)信息(如加速度傳感器信息)只能記錄活動(dòng)的部
2、分信息,對(duì)復(fù)雜多變?nèi)祟惢顒?dòng)的識(shí)別效果不高。
為了解決上述問(wèn)題,提出了普適計(jì)算環(huán)境下多模態(tài)信息融合的活動(dòng)識(shí)別方法。首先,該方法針對(duì)基于智能手機(jī)的活動(dòng)識(shí)別中設(shè)備朝向與位置的影響,結(jié)合坐標(biāo)系映射和多維時(shí)序數(shù)據(jù)分類的技術(shù),實(shí)現(xiàn)了一種具有可解釋性的和朝向、位置不變性活動(dòng)識(shí)別方法。其次,該方法針對(duì)基于單一模態(tài)信息的活動(dòng)識(shí)別效果不高的問(wèn)題,結(jié)合模型間的多樣性,實(shí)現(xiàn)了有效融合多模態(tài)信息的活動(dòng)識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在降低活動(dòng)識(shí)別的設(shè)備朝
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