卷积神经网络与决策树结合的人体行为识别方法

"本文提出了一种将卷积神经网络（CNN）与决策树相结合的新型人体行为识别方法，该方法利用智能手机内置的加速度传感器数据，通过CNN自动提取特征，再借助决策树进行行为分类。这种方法相较于传统的机器学习算法如贝叶斯、极速学习机、决策树等，在数据量大小不同的情况下都能有效地提升识别准确率，特别是在大数据量的情况下，准确率提高更为显著。实验结果表明，该方法能提高1.1%至5.2%的识别精度。该研究得到了国家自然科学基金和陕西省多项科研计划的支持，主要研究人员来自西安邮电大学计算机学院，专注于嵌入式系统、深度学习、人体行为识别以及多媒体通信等领域。" 文章深入探讨了在人工智能领域中，如何利用现代技术改进人体行为识别的效率和准确性。传统的识别方法通常需要手动提取时频域特征，并在此基础上进行特征选择。然而，此篇研究中，作者采用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）算法，它可以直接处理智能手机的三轴加速度数据，自动学习和提取数据中的关键特征。这种自动特征提取的优势在于减少了人工特征工程的工作量，同时也使得模型对原始数据的敏感度更高。 CNN是一种强大的图像处理工具，其在处理序列数据如加速度传感器数据时也能表现出色。通过多层卷积和池化操作，CNN能够捕捉到数据中的局部模式和复杂结构，这对于识别不同人体行为至关重要。在大数据量和小数据量的环境下，CNN都能够有效地进行特征学习，这为行为识别提供了更稳定的基础。 结合决策树算法，该方法进一步优化了识别过程。决策树是一种解释性强、易于理解的分类模型，它可以利用特征的重要性进行决策划分，从而实现高效的行为分类。将CNN提取的特征输入决策树，可以得到更准确的行为分类结果，尤其是在数据量大的情况下，这种结合的优势更加明显。 实验结果显示，这种新型的识别方法相比传统机器学习方法，其准确率提升了1.1%至5.2%。这意味着在实际应用中，如健康监测、安全监控等场景，该方法能够提供更可靠的行为识别结果，特别是在处理大量传感器数据时，其性能优势更加突出。 总结来说，该研究为人体行为识别提供了一个新的视角，即通过融合深度学习的自动特征提取能力和决策树的分类效率，来提高识别系统的整体性能。这一创新方法对于未来智能设备上的人体行为分析和理解具有重要的实践意义。