人类行为识别(Human Activity Recognition, HAR)是一项具有广泛应用前景的研究课题,其目标是通过传感器数据来识别和预测人类的行为和活动。近年来,随着深度学习技术的发展,HAR领域取得了显著进展。本文将对深度学习在HAR中的应用进行综述。

1. 人类行为识别概述

人类行为识别旨在通过分析来自可穿戴设备、智能手机等传感器的数据,自动识别人类的日常活动,如走路、跑步、坐立等。传统方法主要依赖于手工设计特征和机器学习算法。而深度学习方法可以自动学习特征表示,在多个HAR数据集上取得了优于传统方法的性能。

2. 主流深度学习模型及其应用

2.1 卷积神经网络(CNN)

CNN在图像识别领域取得巨大成功后,也被广泛应用于HAR任务。通过对传感器数据进行一维或二维卷积操作,CNN可以有效地提取时间和空间特征。代表性工作包括:

• Ming等人[1]提出的多通道CNN模型,分别对加速度计的三个轴进行卷积,然后融合特征。
• Ronao等人[2]探索了更深层的CNN结构,并研究了卷积核大小和池化操作的影响。

2.2 循环神经网络(RNN)

RNN特别适合处理时序数据,在HAR中主要用于捕捉长时间依赖关系。其中长短时记忆网络(LSTM)是最常用的RNN变体。代表性工作有:

• Murad等人[3]比较了单向和双向LSTM在HAR上的表现。
• Ordonez等人[4]提出了CNN-LSTM模型,结合CNN的特征提取能力和LSTM的时序建模能力。

2.3 注意力机制

注意力机制可以帮助模型聚焦于重要的时间步或传感器通道。相关研究包括:

• Zeng等人[5]提出了时间注意力和传感器注意力,分别关注重要时间段和传感器。
• Mahmud等人[6]设计了多层次注意力机制,同时建模时间、空间和传感器之间的关系。

3. 未来研究方向

尽管深度学习在HAR上取得了显著进展,仍有许多值得探索的方向:

1. 跨域适应:如何将在一个场景下训练的模型迁移到新场景。
2. 少样本学习:在标注数据稀缺的情况下提高模型性能。
3. 可解释性:提高深度模型的可解释性,以增强其可信度。
4. 隐私保护:在保护用户隐私的同时进行行为识别。
5. 多模态融合:结合视觉、音频等多种模态数据进行更准确的识别。

4. 结论

深度学习为人类行为识别带来了新的机遇和挑战。通过设计更先进的模型结构、利用无监督和半监督学习等技术,HAR的性能有望进一步提升。未来,随着可穿戴设备的普及和算法的进步,HAR技术将在医疗健康、智能家居等领域发挥越来越重要的作用。

参考文献: [1] Ming Z, et al. Convolutional neural networks for human activity recognition using mobile sensors. MOBICASE 2014. [2] Ronao C A, et al. Human activity recognition with smartphone sensors using deep learning neural networks. Expert Systems with Applications, 2016. [3] Murad A, et al. Deep recurrent neural networks for human activity recognition. Sensors, 2017. [4] Ordonez F J, et al. Deep convolutional and lstm recurrent neural networks for multimodal wearable activity recognition. Sensors, 2016. [5] Zeng M, et al. Understanding and improving recurrent networks for human activity recognition by continuous attention. ISWC 2018. [6] Mahmud S, et al. Multi-level attention network for sensor-based human activity recognition. IJCAI 2020.