多分類器融合算法在行為識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著內(nèi)置高性能傳感器的智能手機(jī)的迅速普及，基于智能手機(jī)的人體行為識(shí)別成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。通過(guò)采集手機(jī)內(nèi)置傳感器數(shù)據(jù)，可以快速準(zhǔn)確的獲得當(dāng)前使用者活動(dòng)狀況，給人們的生活帶來(lái)了極大的便利，已廣泛應(yīng)用于智能家居、醫(yī)療保健及行為監(jiān)控等領(lǐng)域。與此同時(shí)，如何高效利用智能手機(jī)去識(shí)別人體行為成為難題，大多數(shù)研究者通過(guò)優(yōu)選特征數(shù)據(jù)或改進(jìn)分類器算法以提高識(shí)別準(zhǔn)確率。但是，由于優(yōu)選的特征并不一定能夠全面反映用戶多種行為模式之間的差異性，以及一種

2、分類器算法不可能對(duì)多種行為都有良好的分類效果，故容易造成一些行為識(shí)別準(zhǔn)確率不高和整個(gè)模型誤判率增加等問題。
　　為了提高基于智能設(shè)備的人體日常行為識(shí)別的準(zhǔn)確率，本文用到了集成學(xué)習(xí)中的多分類器融合技術(shù)，利用不同的分類器處理對(duì)象具有互補(bǔ)性這一特點(diǎn)建立模型，根據(jù)分類器在行為識(shí)別中的性能將其分成專用基分類器組合和通用基分類器組合，針對(duì)兩種基分類器組合的輸出提出兩種形式的融合算法。
　　(1)基于軟決策形式的融合算法。該算法利用基分類

3、器輸出的每種行為類別的后驗(yàn)概率值進(jìn)行比較，選出最大的概率值作為基分類器的閡值，再將各個(gè)基分類器輸出值求和后取其均值，從而得到最終的分類結(jié)果。該算法用到了分類器輸出為軟決策形式的最大值法、求和法、乘積法及均值法等融合算法，針對(duì)特定行為訓(xùn)練的專用基分類器組合的輸出進(jìn)行融合處理。
　　(2)基于硬決策形式的融合算法。該算法是通過(guò)改進(jìn)分類器輸出為硬決策形式中的傳統(tǒng)投票法的融合算法，它對(duì)通用基分類器組合的輸出作融合處理。通用基分類器組合中基

4、分類器的類型不同，對(duì)每種行為的識(shí)別能力差異性很大，需要預(yù)先把每個(gè)基分類器進(jìn)行可信度評(píng)定，保留高可信度的基分類器的決策作為有效票，然后統(tǒng)計(jì)出得票最多的行為類別，若其達(dá)到規(guī)定的比例，即將該行為類別作為模型最終輸出結(jié)果。
　　使用兩種基分類器組合與對(duì)應(yīng)兩種融合算法建立的兩種行為識(shí)別模型，通過(guò)真實(shí)環(huán)境中用戶使用自己的智能手機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出兩種行為識(shí)別模型均能有效進(jìn)行人體日常行為識(shí)別。另外，本文提出的兩種融合算法，與傳統(tǒng)