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融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法-计算机工程与科学

计算机工程与科学 第 卷第 期 年 月 文章编号 融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法 段梦琴李仁发黄 晶 湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室湖南 长沙 摘 要基于传感器的人体行为识别是一个新兴研究领域作为物联网的一项重要应用在医疗监护 助老助残智能办公家居等方面有着广阔的应用前景识别率是行为识别的一个重要衡量指标而特征 和分类算法又是影响识别率的两个重要因素提取了基于多传感器行为识别架构的关联特征并引入压 缩感知和稀疏表示理论提出一种多任务压缩感知行为识别方法最后在基准数据库上采用个体无关的 留一验证方法进行了大量实验结果表明所提出的融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法能有效提 升行为识别率与对应的单任务行为识别方法相比识别速度提高约 关键词机器学习物联网体域网行为识别特征提取 中图分类号 文献标志码

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