文献类型：期刊文章

作　　者：尹建芹[1,2] 田国会[1] 周风余[1]

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院,济南250061 [2]济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室,济南250022

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61075092;61203341);国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2009AA04Z220);山东省自然基金(ZR2011FM011);山东省高等学校科技发展计划(TJY1112)资助~~

年　　份：2014

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：470-479

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20141017431028)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现在智能空间下理解人体行为,该文提出了一种基于时序直方图的人体行为表示方法,并设计了基于softmax回归分析的行为理解算法.将传感器的输出状态所对应的离散值的编号定义为事件项;提出了事件直方图的概念以表征事件项的发生频率,提出了时序直方图的概念以表示传感器序列的时序信息;为了降低过拟合的风险,设计了时序模式选择算法以得到候选特征集,基于互信息准则进行特征选择,完成行为的表示;最终,基于选择的特征子集及softmax回归分析实现了人体的行为理解.实验结果表明,该文提出的特征表示方法可以较好的表示外部传感器序列捕获的人体行为模式,同时softmax回归分析可以较好的实现人体行为的理解,并取得了良好的效果.

关 键 词：智能空间  人体行为理解  直方图 softmax回归  物联网中图法  

分 类 号：TP39]