文件名称:
用于智能环境的流式传感器数据的实时活动识别
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文件大小: 152kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：实时（在线）识别复杂活动仍然是一个充满挑战和活跃的研究领域。 在本文中，我们提出了一种基于滑动窗口的活动识别（AR）方法，该方法通过集成潜在Dirichlet分配（LDA）模型和贝叶斯定理来进行实时传感器流传输。 在提出的方法中，我们首先使用LDA模型从活动窗口序列中离线学习活动的特征模式。 然后，基于学习到的活动特征模式，在特征提取阶段将给定滑动窗口的活动概率分布的贝叶斯估计值嵌入。 最后，将概率分布预测作为滑动窗口中特征的子集，进一步输入到分类器模型中，以生成滑动窗口的最终分类结果。 我们使用智能家居数据集CASAS验证我们的方法。 评估结果表明，所提方法在保持较低时间成本的同时，实现了分类器模型的高精度。
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