首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于条件随机场的智能家居行为识别研究

创新点摘要第5-6页
中文摘要第6-8页
abstract第8-9页
第1章 绪论第13-35页
    1.1 研究背景和意义第13-15页
    1.2 行为监测方式的研究现状第15-20页
        1.2.1 基于视频的行为监测第15页
        1.2.2 基于传感器的行为监测第15-20页
            1.2.2.1 基于便携式设备的行为监测第16-17页
            1.2.2.2 基于位置的行为监测第17-18页
            1.2.2.3 基于非侵入式传感器的行为监测第18-20页
    1.3 行为识别算法的研究现状第20-28页
        1.3.1 机器学习的方法第21-26页
            1.3.1.1 典型静态分类法第21-23页
            1.3.1.2 隐马尔科夫模型第23-24页
            1.3.1.3 条件随机场第24-25页
            1.3.1.4 聚类的方法第25-26页
            1.3.1.5 其它机器学习方法第26页
        1.3.2 逻辑推理和本体的方法第26-28页
    1.4 现状分析与当前存在的主要问题第28-33页
        1.4.1 单用户环境下的行为识别第28-29页
        1.4.2 多用户环境下的行为识别第29-30页
        1.4.3 异常行为的识别第30-32页
        1.4.4 行为标注方法的研究第32页
        1.4.5 当前存在的主要问题第32-33页
    1.5 研究内容第33-34页
    1.6 本文的组织结构第34-35页
第2章 基于条件随机场的行为识别方法第35-63页
    2.1 引言第35页
    2.2 行为识别的条件随机场理论第35-40页
        2.2.1 条件随机场理论第35-37页
        2.2.2 基于CRFs的行为识别框架第37-40页
    2.3 基于LCRF的行为识别方法及其改进第40-61页
        2.3.1 LCRF行为识别方法第40-50页
            2.3.1.1 参数训练第41-46页
            2.3.1.2 推理预测第46-48页
            2.3.1.3 仿真实验第48-50页
        2.3.2 基于特征合并的LCRF行为识别算法第50-61页
            2.3.2.1 家居行为的特征分析第50-53页
            2.3.2.2 特征合并的行为识别方法第53-57页
            2.3.2.3 仿真实验1第57-59页
            2.3.2.4 仿真实验2第59-61页
    2.4 本章小结第61-63页
第3章 基于隐动态条件随机场的行为识别第63-85页
    3.1 引言第63页
    3.2 隐动态条件随机场第63-71页
        3.2.1 模型介绍第63-66页
        3.2.2 参数训练第66-67页
        3.2.3 置信度传播算法第67-70页
        3.2.4 推理预测第70-71页
    3.3 仿真实验第71-84页
        3.3.1 对比模型第71-72页
        3.3.2 衡量标准第72-73页
        3.3.3 仿真实验1第73-77页
        3.3.4 仿真实验2第77-80页
        3.3.5 仿真实验3第80-84页
    3.4 本章小结第84-85页
第4章 基于先验知识的多用户行为识别第85-103页
    4.1 引言第85页
    4.2 基本理论第85-93页
        4.2.1 相关概念第86-90页
        4.2.2 基于先验知识的多用户行为识别过程第90-93页
    4.3 仿真实验第93-101页
        4.3.1 数据库描述第93-96页
        4.3.2 衡量准则第96页
        4.3.3 仿真实验1第96-98页
        4.3.4 仿真实验2第98-101页
    4.4 本章小结第101-103页
第5章 基于条件随机场的老人异常行为识别第103-127页
    5.1 引言第103页
    5.2 隐条件随机场第103-106页
        5.2.1 参数训练第105-106页
        5.2.2 推理预测第106页
    5.3 三类异常行为的识别算法第106-111页
    5.4 仿真实验第111-126页
        5.4.1 第一类异常行为仿真实验第112-117页
        5.4.2 第二类异常行为仿真实验第117-124页
        5.4.3 第三类异常行为仿真实验第124-126页
    5.5 本章小结第126-127页
第6章 结论与展望第127-131页
    6.1 结论第127-128页
    6.2 展望第128-131页
参考文献第131-145页
攻读学位期间公开发表论文第145-146页
致谢第146-147页
作者简介第147页

论文共147页,点击 下载论文
上一篇:玉米赤霉烯酮单克隆抗体的制备及高通量定性、定量检测技术的研究
下一篇:滑坡预测预报研究--以丁家坟滑坡为例