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基于CNN网络的人体日常行为识别研究

摘要

人的行为包含着丰富的信息，对行为的准确识别可以广泛应用在智慧医疗、运动保健和人机交互等领域。随着微电子技术和传感器技术的不断发展，基于传感器的人体行为识别（HumanActivityRecognition，HAR）技术因为出色的便利性和辅助性，得到越来越多的关注。同时，随着卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork，CNN）等深度学习技术不断发展，很多研究将这些方法应用到HAR任务中。基于深度学习的HAR方法避免了传统的人工设计特征（Hand-craftedFeatures）过程，这将有利于提高行为