基於穿戴傳感器和機器學習的人體行為識別 王燕 9787121486029 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202408*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於穿戴傳感器和機器學習的人體行為識別 ISBN：9787121486029 出版社：電子工業 著編譯者：王燕 叢書名：人工智慧與智能科學系列 頁數：181 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1672046 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 基於穿戴感測器的人體行為識別技術在輔助老年人日常生活和患者康復訓練方面展現出巨大潛力。本書主要介紹該技術在健康領域的研究與應用，涵蓋方法流程、數據預處理、特徵提取與融合、識別模型構建等內容，書中詳細探討了腕部和多位置穿戴感測器的行為識別、步態數據的增強與預測、魯棒性特徵提取等關鍵問題。 本書可作為高等院校人工智慧相關專業本科生和研究生的參考教材，也可供從事人工智慧、模式識別、神經網路應用等領域的技術和研究人員閱讀。目錄 第1章 緒論1 1 人體行為識別研究的背景及意義 1 2 穿戴行為識別研究 1 3 人體行為數據增強與預測 參考文獻 第2章 人體行為識別基礎 2 1 人體行為識別的一般流程 2 2 感測器形式 2 3 穿戴感測器及其布局 2 3 1 穿戴感測器類型 2 3 2 穿戴感測器的布局方式 2 4 穿戴感測器數據預處理 2 5 特徵提取與選擇 2 5 1 人工提取的特徵 2 5 2 自動學習的特徵 2 5 3 特徵降維與特徵選擇 2 6 人體行為識別模型 2 7 人體行為識別評價指標 2 8 本章小結 參考文獻 第3章 基於傳統機器學習的人體行為識別研究 3 1 實驗方法及設計 3 1 1 實驗系統設計 3 1 2 混合感知與布局 3 1 3 特徵提取與選擇方法 3 1 4 識別模型及性能評估 3 2 數據採集和數據處理 3 2 1 行為定義和穿戴行為數據採集 3 2 2 環境數據 3 2 3 人工特徵集 3 2 4 穿戴行為數據窗口分割 3 2 5 互信息特徵選擇方法評估擴展特徵貢獻 3 3 核典型相關分析特徵選擇mRMJR-KCCA 3 3 1 互信息和核典型相關分析（KCCA） 3 3 2 mRMJR-KCCA特徵選擇 3 3 3 不同穿戴感測器對行為識別的貢獻研究 3 3 4 mRMJR-KCCA衡量穿戴感測器擴展特徵貢獻 3 4 穿戴感知數據和環境感知數據融合研究 3 4 1 PIR感測器識別日常行為規律 3 4 2 互信息特徵選擇衡量穿戴行為數據與環境數據融合 3 4 3 mRJMR-KCCA衡量混合感知數據融合 3 5 本章小結 參考文獻 第4章 基於深度學習的腕部穿戴人體行為識別研究 4 1 腕部行為數據採集 4 2 多層LSTM行為識別模型的建立 4 3 注意力機制模型的建立 4 3 1 注意力機制 4 3 2 注意力分佈 4 3 3 加權平均 4 3 4 多階段注意力機制模型 4 4 腕部穿戴感測器局部移位及補償研究 4 4 1 混合位置行為識別補償 4 4 2 基於姿態角的反饋原理行為識別補償 4 4 3 基於源位置的遷移微調行為識別補償 4 5 本章小結 參考文獻 第5章 基於深度學習的多位置穿戴人體行為識別研究 5 1 多位置穿戴行為數據採集 5 2 MhaGNN框架和基準模型 5 3 多位置穿戴行為識別魯棒性特徵提取研究 5 3 1 多位置穿戴行為識別實驗設置 5 3 2 MhaGNN框架實驗結果 5 3 3 MhaGNN框架與其他模型對比分析 5 3 4 MhaGNN框架與基準模型對比分析 5 4 本章小結 參考文獻 第6章 基於生成對抗網路的人體步態數據增強與預測 6 1 下肢康復機器人 6 2 時間序列數據增強與預測 6 2 1 時間序列數據增強方法 6 2 2 時間序列數據預測方法 6 3 步態增強與預測研究框架 6 3 1 人體步態動作捕獲系統 6 3 2 步態數據採集與預處理 6 3 3 生成對抗網路 6 4 基於GAN網路的人體步態數據增強 6 4 1 增強模型建立及實驗設置 6 4 2 多維時間序列步態數據增強模型 6 4 3 度量結果分析 6 5 步態軌跡預測 6 5 1 基於LSTM的步態軌跡預測 6 5 2 基於注意力機制的步態軌跡預測 6 5 3 軌跡預測結果分析 6 6 本章小結 參考文獻 第7章 結論與展望 7 1 本書內容總結 7 2 未來研究展望 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
