Mengenal pasti aktiviti manusia

Pengiktirafan aktiviti manusia ialah teknologi yang menggunakan analisis data sensor untuk mengenal pasti aktiviti manusia. Dengan mengumpul pelbagai data sensor dan menggabungkannya dengan algoritma pembelajaran mesin, pelbagai aktiviti manusia boleh dikenal pasti dengan tepat. Teknologi ini telah digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemantauan kesihatan, pengesanan senaman dan meningkatkan kualiti hidup.

Pengiktirafan aktiviti manusia merangkumi tiga langkah: pengumpulan data, pengekstrakan ciri dan latihan model. Pertama, penderia mengumpul data aktiviti dan menyimpannya dalam pangkalan data. Data kemudiannya diproses menjadi vektor ciri untuk dianalisis oleh algoritma pembelajaran mesin. Akhir sekali, model pengelas dilatih menggunakan data aktiviti yang diketahui untuk mengenal pasti aktiviti manusia dalam data yang tidak diketahui.

Pengecaman aktiviti manusia berfungsi berdasarkan algoritma pembelajaran mesin, biasanya menggunakan kaedah pembelajaran diselia. Algoritma pembelajaran yang diselia menggunakan sejumlah besar set data berlabel, dengan setiap titik data mempunyai label yang sepadan yang menunjukkan aktiviti yang diwakili oleh titik data, seperti berjalan, berlari, berbasikal, dsb. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan data berlabel ini untuk membina model pengelas yang mengenal pasti aktiviti manusia dalam data yang tidak diketahui. Dengan mempelajari dan menganalisis data ini, algoritma boleh mengenal pasti ciri dan corak aktiviti dan mengklasifikasikan titik data baharu berdasarkan ciri dan corak ini, dengan itu merealisasikan pengenalpastian aktiviti manusia. Idea asas kaedah ini adalah untuk mempelajari dan memahami corak aktiviti manusia melalui model latihan supaya aktiviti yang berbeza dapat dikenal pasti dan diklasifikasikan dengan tepat dalam aplikasi praktikal.

Kaedah biasa untuk pengecaman aktiviti manusia termasuk algoritma khusus berdasarkan data penderia dan algoritma pembelajaran mendalam. Algoritma tradisional berdasarkan data sensor biasanya terdiri daripada dua modul: pengekstrakan ciri dan pengelas. Modul pengekstrakan ciri mengekstrak vektor ciri daripada data penderia, manakala modul pengelas menggunakan vektor ciri ini untuk mengenal pasti aktiviti manusia. Di antara algoritma ini, pengelas seperti mesin vektor sokongan (SVM), algoritma jiran terdekat K (KNN) dan pepohon keputusan sering digunakan. Algoritma ini mempunyai kelebihan kelajuan pengiraan yang pantas dan kebolehtafsiran model yang kuat, tetapi dalam senario pengecaman aktiviti manusia yang kompleks, ketepatannya mungkin terhad.

Algoritma pembelajaran mendalam adalah kaedah yang telah digunakan secara meluas dalam bidang pengecaman aktiviti manusia sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Ia menggunakan model rangkaian saraf untuk memproses data penderia dan secara automatik boleh mempelajari perwakilan ciri peringkat lebih tinggi daripada data mentah. Kelebihan algoritma pembelajaran mendalam ialah ia boleh mengendalikan senario yang lebih kompleks dan meningkatkan ketepatan. Model pembelajaran mendalam biasa termasuk rangkaian saraf konvolusi (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN) dan rangkaian ingatan jangka pendek (LSTM). Model ini mempunyai struktur dan skop aplikasi yang berbeza dan boleh dipilih mengikut keperluan aplikasi tertentu. Perlu dinyatakan bahawa algoritma pembelajaran mendalam telah membuat penemuan besar dalam bidang seperti pengecaman imej, pengecaman pertuturan dan pemprosesan bahasa semula jadi, yang membawa impak revolusioner kepada pembangunan kecerdasan buatan.

Pengiktirafan aktiviti manusia boleh digunakan pada pelbagai senario, seperti pemantauan kesihatan, pengesanan senaman dan peningkatan kualiti hidup. Dari segi pemantauan kesihatan, pengiktirafan aktiviti manusia boleh digunakan untuk memantau aktiviti warga emas atau pesakit yang menghidap penyakit kronik untuk menyediakan perkhidmatan perubatan yang lebih peribadi. Dari segi penjejakan sukan, ia boleh membantu orang ramai memantau sukan mereka sendiri dan menyediakan data sukan yang lebih tepat. Dari segi peningkatan kualiti hidup, pengecaman aktiviti manusia boleh membantu orang ramai memahami aktiviti kehidupan harian mereka dengan lebih baik dan memberikan cadangan yang diperibadikan untuk meningkatkan kualiti hidup.

Atas ialah kandungan terperinci Mengenal pasti aktiviti manusia. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!