自适应行为识别：基于耦合隐马尔可夫模型的多传感器融合方法

"基于CHMMs的自适应行为识别方法" 本文介绍了一种创新的行为识别方法，该方法利用耦合隐马尔可夫模型（Coupled Hidden Markov Models, CHMMs）来解决基于传感器的行为识别系统中常见的通道数据缺失问题。在物联网技术背景下，传感器数据对于理解人体行为至关重要，但数据的不完整性和丢失可能导致识别效果下降。通过CHMMs，该方法能够有效融合来自多个传感器的数据，从而弥补单个传感器数据缺失的影响，同时利用数据间的关联性和人体不同部位的协同行为信息。 首先，耦合隐马尔可夫模型是一种概率模型，它扩展了传统的隐马尔可夫模型（HMM），允许在不同的子模型之间存在共享的状态，这使得模型能够捕获不同传感器数据之间的关联性。在行为识别中，每个传感器可以视为一个独立的HMM子模型，而这些子模型通过共享状态相互连接，形成CHMM。这种方法有助于处理多源数据，提高识别的准确性和鲁棒性。 其次，该方法专注于人体行为的四种基本模式：站立、行走、坐和躺。这些基本行为模式是日常生活中最常见且重要的，对智能环境监控、健康监护等领域有广泛的应用。通过对这些行为的精确识别，可以实现更智能化的服务和管理。 实验结果显示，该方法的识别率达到了84%以上，显著优于其他相关方法。高识别率意味着在实际应用中，系统能更准确地理解和预测个体的行为，这对于提升用户体验和系统效率至关重要。同时，方法的自适应能力意味着它能够在不断变化的环境中调整和优化，适应不同用户的习惯和行为模式，这对于动态环境中的行为识别尤其重要。 此外，该研究得到了国家自然科学基金和西安市科技计划项目的资助，反映了其在学术研究和实际应用中的重要价值。研究团队成员包括李军怀教授、严其松硕士研究生、王志晓讲师、魏嵬讲师和张璟教授，他们分别在网络计算、行为识别、无线传感器网络、云计算等多个领域有着深入的研究。 基于CHMMs的自适应行为识别方法提供了一种有效应对传感器数据缺失问题的策略，通过多传感器数据融合，提高了行为识别的精度和适应性，为物联网环境下的行为识别提供了新的思路和技术支持。未来，这种技术有望在智能家居、健康监测、智能安全等领域得到广泛应用。