【摘 要】
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行为识别在普适计算领域有着极大的应用前景,基于传感器的行为识别因其分布范围广、不具侵扰性等优点,已成为目前的研究热点之一。本文采用机器学习理论和方法,对基于传感器
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所普适计算中心;
【基金项目】
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国家“863”高技术计划项目(2007AA01Z305);北京市教育委员会共建项目
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行为识别在普适计算领域有着极大的应用前景,基于传感器的行为识别因其分布范围广、不具侵扰性等优点,已成为目前的研究热点之一。本文采用机器学习理论和方法,对基于传感器的行为识别问题进行了研究,提出了一种基于多模传感信息感知和融合的行为识别层次框架。该框架综合利用加速度和无线网络信号两种传感器信息和多种基于融合的识别方法,能同时解决"用户在哪里?"、"用户在做什么?"、"用户将要去做什么?"等用户行为相关问题。通过实际采集的数据和大量的实验证明了行为识别框架和各种识别方法的有效性。
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