一個(gè)基于CNN的行為識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著微電子系統(tǒng)和傳感器技術(shù)的進(jìn)步，基于傳感器的行為識(shí)別研究吸引了科研人員的廣泛關(guān)注?；赨WB技術(shù)的Ubisense定位系統(tǒng)由于具有定位精度高、定位時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)，逐漸應(yīng)用到行為識(shí)別領(lǐng)域。構(gòu)造基于Ubisense的行為識(shí)別系統(tǒng)具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。
　　通過在用戶身體的關(guān)鍵部位佩戴多個(gè)Ubisense標(biāo)簽（即UWB-RFID），可以獲得在不同行為條件下身體部位的實(shí)時(shí)空間位置信息。在此基礎(chǔ)上，本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)了

2、針對跑、跳、走、站、坐、躺等日常行為的識(shí)別，具體包括以下幾方面工作:
　　第一，研究CNN(Convolutional Neural Network)算法和BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等不同模型對行為識(shí)別的影響。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CNN模型優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，行為識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到了87％。
　　第二，通過選取不同的標(biāo)簽佩戴數(shù)量和位置，分析標(biāo)簽佩戴方案對行為識(shí)別的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在標(biāo)簽佩戴數(shù)量方