深度学习与迁移学习驱动的无设备活动识别：最新进展与挑战

无设备人类活动识别（HAR）是一种新兴的人工智能技术，它利用各种传感器数据来识别人类行为，无需借助专门的设备。这项技术在智能建筑、安全监控和人机交互等领域具有重要意义，因为它提供了便利性和成本效益。早期的研究主要依赖于基于设备的HAR，如手机内置的IMU，但随着无设备HAR的发展，研究焦点转向了更为环境感知和无负担的解决方案。 深度学习作为一种先进的机器学习方法，因其能够自动学习和提取高级特征而被广泛应用于无设备HAR。传统的机器学习方法，如支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯，需要手动设计特征，这在复杂且多变的环境中显得局限。然而，深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能处理大量的未标记数据，并能自适应地从大量输入中学习，极大地提高了识别准确率。 迁移学习在此背景下发挥了关键作用。它允许模型从已有的大规模数据集（如图像或语音识别）中学习通用特征，然后将其迁移到无设备HAR任务上，有效解决了深度学习对标注数据需求高的问题，同时降低了过拟合的风险。迁移学习技术包括特征再训练、微调预训练模型、多任务学习等策略，这些方法在处理背景动态和噪声干扰方面表现优秀。 当前的研究集中在如何优化深度学习和迁移学习技术，以提高无设备HAR的鲁棒性和普适性。这包括开发新型网络架构、集成多模态数据（如视觉、音频和RF信号）、以及融合传感器信息以增强识别性能。然而，挑战依然存在，如数据隐私保护、跨场景和跨设备的一致性问题，以及在实际应用中的能耗和计算效率问题。 为了推动未来的研究，本文概述了深度学习和迁移学习在无设备人类活动识别领域的最新进展，旨在为研究人员提供一个全面的视角，以便他们能够在这些关键技术的基础上开发出更高效、可靠和实用的无设备HAR解决方案。无设备HAR的发展是人工智能与物联网技术交叉的一个重要前沿，其发展潜力巨大，值得持续关注和投入。