基本信息

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文档摘要

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面向可穿戴行为识别的增量学习方法：原理、应用与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，随着物联网、传感器技术和人工智能的迅猛发展，可穿戴设备逐渐融入人们的日常生活，成为健康监测、运动追踪、人机交互等领域的关键工具。据国际数据公司（IDC）报告显示，全球可穿戴设备出货量持续增长，从最初的智能手环、智能手表，到如今功能更加丰富的智能眼镜、智能服装等，可穿戴设备的种类日益繁多，应用场景也不断拓展。

行为识别作为可穿戴设备的核心应用之一，旨在通过对人体运动数据的分析，自动识别出用户当前所执行的行为，如行走、跑步、跳跃、坐下、站立等日常活动，以及更为复杂的运动训练动作、医疗康复动作等。这一技术在