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文件名称:基于可穿戴设备的人体行为识别方法研究.pdf
文件大小:4.17 MB
总页数:74 页
更新时间:2025-07-10
总字数:约12.56万字
文档摘要

摘要

随着微型化电子元件和移动通信的蓬勃发展,将可穿戴设备与网络连接,实

现更加便捷、高效和个性化的生活体验正在成为现实。作为普适计算和泛在计算

的关键研究领域,基于可穿戴设备的人体行为识别(HumanActivityRecognition,

HAR)正在逐步成为学术界和产业界的关注焦点。深度学习作为HAR任务的有

效解决方案及其在智能家居、医疗康复、人机交互等领域的广泛应用,引起了人

们的极大兴趣。然而,当前的HAR研究在单源设备和多源设备两个场景下仍然

面临着一些挑战。本文旨