深度学习与迁移学习驱动的无设备人类活动识别最新突破

深度学习与迁移学习在无设备人类活动识别领域的最新进展已经成为自动化与智能学报的重要研究课题。随着科技的发展，无设备人类活动识别（HAR）在智能建筑、安全监控和人机交互中展现出巨大的潜力，它强调了无需借助专门设备即可实现的便捷性和成本效益。传统的机器学习方法，虽然通过手工特征和统计模型取得了一定成就，但受限于特征设计的局限性，尤其是在面对大规模无标注数据和跨站点数据的问题时，性能往往受限。 深度学习作为一种自动特征提取的强大工具，通过神经网络的复杂结构，能够捕捉高级特征，从而解决了传统方法的问题。然而，深度学习需要大量的标注数据来训练，这对于无设备HAR来说是一个挑战，因为获取和标注环境中的数据通常较为困难。迁移学习在此背景下崭露头角，它允许模型从一个相关任务或数据集中学到的知识迁移到新的任务上，从而缓解数据需求，并减少对背景动态的敏感性。 本文首先概述了深度学习和迁移学习的基本原理，讨论了它们如何在无设备HAR中发挥作用。这部分涵盖了深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等在视频、图像和无线信号数据中的应用。接着，文章详述了迁移学习的不同策略，如自适应迁移学习、多任务学习和领域适应，以及它们如何提高无设备HAR的性能。 在传感器方面，文章提到了摄像机、物联网射频和WiFi等无设备传感器的类型，以及它们如何捕捉人体活动的细微变化。这些传感器提供了丰富的数据来源，为深度学习和迁移学习提供了丰富的输入。 对于当前的研究进展，文章总结了已有的深度学习和迁移学习在无设备HAR中的应用案例，包括在行为识别、健康监测和行为异常检测等方面的表现。同时，作者也指出了存在的挑战，如跨模态数据融合、数据隐私保护和模型泛化能力的提升。 本文旨在为无设备人类活动识别领域的研究人员提供一个全面的视角，鼓励他们进一步探索深度学习和迁移学习技术的潜力，以及如何解决实际应用中遇到的难题，以推动未来无设备HAR技术的持续发展。