基本信息

---

下载

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