第 5 期 史 殿 习, 等 : 无 监 督 特 征 学 习 的 人 体 活 动 识 别 129 动 窗 口 将 数 据 分 割 为 等 长 的 段, 如 图 1 所 示 图 1 50% 重 叠 的 滑 动 窗 口 Fig.1 Slidingwindowswith50% overlap 经 过 预
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- 夜察 坚
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1 第 37 卷 第 5 期 国 防 科 技 大 学 学 报 Vol.37No 年 10 月 JOURNALOFNATIONALUNIVERSITYOFDEFENSETECHNOLOGY Oct.2015 doi: /j.cn htp://journal.nudt.edu.cn 无 监 督 特 征 学 习 的 人 体 活 动 识 别 史 殿 习, 李 勇 谋, 丁 博 ( 国 防 科 技 大 学 计 算 机 学 院, 湖 南 长 沙 ) 摘 要 : 针 对 人 的 局 限 性 可 能 会 导 致 在 提 取 特 征 中 丢 失 重 要 信 息, 从 而 影 响 最 终 的 识 别 效 果 问 题, 提 出 无 监 督 特 征 学 习 技 术 的 惯 性 传 感 器 特 征 提 取 方 法 其 核 心 思 想 是 使 用 无 监 督 特 征 学 习 方 法 学 习 多 个 特 征 映 射, 再 将 所 有 特 征 映 射 拼 接 起 来 形 成 最 终 的 特 征 计 算 方 法 其 优 点 是 不 会 造 成 重 要 信 息 的 损 失, 而 且 可 以 显 著 减 少 所 使 用 的 无 监 督 特 征 学 习 模 型 的 规 模 为 了 验 证 所 提 出 的 特 征 提 取 方 法 在 活 动 识 别 中 的 有 效 性, 运 用 一 个 公 开 的 活 动 识 别 数 据 集, 使 用 三 种 常 用 无 监 督 模 型 进 行 特 征 提 取, 并 使 用 支 持 向 量 机 进 行 活 动 识 别 实 验 结 果 表 明, 特 征 提 取 方 法 取 得 了 良 好 的 效 果, 与 其 他 方 法 相 比 具 有 一 定 的 优 势 关 键 词 : 人 体 活 动 识 别 ; 无 监 督 特 征 学 习 ; 智 能 手 机 ; 传 感 器 中 图 分 类 号 :TP391 文 献 标 志 码 :A 文 章 编 号 : (2015) Unsupervisedfeaturelearningforhumanactivityrecognition SHIDianxi,LIYongmou,DINGBo (ColegeofComputer,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China) Abstract:Tosolvetheproblemsthathumanlimitationsmaycausethelosofimportantinformation,thusafectingtheclasificationresults,a featureextractionmethodbasedonunsupervisedfeaturelearningtechniqueswasproposed.unsupervisedfeaturelearningmethodtolearnmultiple featuremapswasusedandconcatenatedtogether.thismethodcanavoidthelosofimportantinformation,andalsocansignificantlyreducethe scaleofunsupervisedfeaturelearningmodelused.toevaluatetheproposedmethod,experimentsonapublichumanactivityrecognitiondataset wereperformed,usingthreecommonlyusedunsupervisedfeaturelearningmodels,andfinalyusingsupportvectormachinestoclasifyactivities. Theresultsshowthattheproposedfeatureextractionmethodachievesgoodresults,andhascertainadvantagescomparedwithothermethods. Keywords:humanactivityrecognition;unsupervisedfeaturelearning;smartphone;sensors 目 前 广 泛 使 用 的 智 能 手 机 如 AppleiPhone 以 及 Android 的 各 种 型 号 的 智 能 手 机, 大 都 内 置 了 多 种 传 感 器, 例 如 加 速 度 传 感 器 陀 螺 仪 传 感 器 距 离 传 感 器 光 传 感 器 以 及 GPS 等 内 嵌 了 各 种 传 感 器 的 智 能 手 机 的 广 泛 普 及 和 应 用, 催 生 了 崭 新 的 基 于 智 能 手 机 传 感 器 的 应 用 和 研 究, 例 如 人 体 活 动 识 别 跌 倒 检 测 身 份 识 别 等 [1] 其 中, 人 体 活 动 识 别 是 当 前 的 热 点 研 究 问 题 活 动 识 别 可 以 作 为 健 康 评 估 和 医 疗 保 健 的 干 预 工 具, 通 过 长 时 间 识 别 和 记 录 用 户 的 活 动, 可 以 计 算 出 用 户 的 活 动 水 平 和 能 量 消 耗, 为 活 动 太 多 或 太 少 的 用 户 提 供 反 馈 信 息, 帮 助 其 建 立 健 康 的 生 活 方 式 文 献 [1] 中 对 现 有 的 活 动 识 别 研 究 做 了 比 较 全 面 的 论 述, 按 识 别 的 活 动 的 类 别 可 以 分 为 : 运 动 类 交 通 模 式 类 锻 炼 类 日 常 类 和 手 机 使 用 方 式 类 活 动 等 目 前, 运 动 类 活 动 识 别 是 当 前 的 研 究 热 点 问 题, 也 是 史 殿 习 等 关 注 的 重 点, 通 常 包 括 走 路 上 楼 梯 下 楼 梯 跑 步 坐 站 躺 等, 通 常 涉 及 加 速 度 计 和 陀 螺 仪 两 种 惯 性 传 感 器 的 一 种 或 者 两 种 活 动 识 别 是 一 个 典 型 的 时 间 序 列 分 类 问 题, 其 问 题 可 以 定 义 为 : 确 定 传 感 器 数 据 流 的 某 一 连 续 部 分 是 由 哪 种 人 体 活 动 产 生 的 活 动 识 别 的 处 理 过 程 一 般 分 为 以 下 三 个 过 程 : 数 据 预 处 理 特 征 提 取 和 分 类 [1] 数 据 预 处 理 通 常 包 括 噪 声 消 除 和 数 据 流 分 割 采 集 数 据 时, 由 于 外 界 环 境 的 影 响 如 路 面 不 平 以 及 智 能 手 机 位 置 的 变 动, 会 使 数 据 包 含 大 量 的 噪 声, 噪 声 消 除 通 常 采 用 的 是 低 通 滤 波 器 技 术 由 于 从 连 续 的 传 感 器 数 据 流 提 取 有 用 信 息 比 较 困 难, 并 且 大 部 分 的 分 类 算 法 无 法 处 理 连 续 的 数 据 流, 因 此 一 般 使 用 具 有 50% 重 叠 长 度 固 定 的 滑 收 稿 日 期 : 基 金 项 目 : 国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 ( , ) 作 者 简 介 : 史 殿 习 (1966 ), 男, 山 东 龙 口 人, 教 授, 博 士,E mail:dxshi@nudt.edu.cn
2 第 5 期 史 殿 习, 等 : 无 监 督 特 征 学 习 的 人 体 活 动 识 别 129 动 窗 口 将 数 据 分 割 为 等 长 的 段, 如 图 1 所 示 图 1 50% 重 叠 的 滑 动 窗 口 Fig.1 Slidingwindowswith50% overlap 经 过 预 处 理 后, 得 到 固 定 长 度 的 数 据, 直 接 用 于 分 类 时 效 果 较 差, 一 般 需 要 先 进 行 特 征 提 取 所 谓 特 征, 通 常 是 指 原 始 数 据 的 抽 象 表 示, 好 的 特 征 是 分 类 成 功 的 关 键 特 征 提 取 的 本 质 是 确 定 从 原 始 数 据 到 特 征 的 变 换 方 法, 这 种 变 换 方 法 大 部 分 都 是 由 研 究 人 员, 根 据 一 些 特 定 领 域 的 专 业 知 识 人 工 设 计 的 常 用 的 特 征 分 为 时 域 特 征 和 频 域 特 征 : 时 域 特 征 是 直 接 从 时 域 数 据 中 计 算 出 的 一 些 统 计 值, 例 如 均 值 标 准 差 能 量 熵 和 相 关 系 数 等 ; 频 域 特 征 通 常 是 使 用 快 速 傅 里 叶 变 换 得 到 原 始 数 据 的 频 域 表 示, 然 后 基 于 频 域 表 示 提 取 特 征 常 用 的 这 两 类 特 征 依 赖 领 域 知 识, 在 应 用 于 不 同 类 别 的 活 动 时, 一 是 可 能 会 存 在 不 适 应 特 定 数 据 的 问 题 ; 二 是 它 们 通 常 是 由 人 工 设 计 的, 可 能 由 于 设 计 的 失 误, 导 致 在 提 取 特 征 后, 丢 失 重 要 信 息, 从 而 影 响 分 类 效 果 为 了 减 少 这 两 个 问 题 的 影 响, 可 以 使 用 无 监 督 特 征 学 习 技 术 [2], 该 技 术 能 够 直 接 从 传 感 器 数 据 中 学 习 特 征 的 变 换 方 法 在 使 用 无 监 督 特 征 学 习 技 术 提 取 特 征 时, 不 需 要 依 赖 领 域 知 识, 而 且 由 于 是 从 数 据 中 学 习 特 征, 因 此 也 不 存 在 数 据 不 适 应 问 题 据 悉, 目 前 使 用 该 技 术 对 惯 性 传 感 器 数 据 进 行 特 征 提 取, 进 而 进 行 活 动 识 别 的 研 究 仅 有 文 献 [3-5] 文 献 [3] 最 早 使 用 无 监 督 特 征 学 习 技 术 如 深 度 信 念 网 络 (Deep BeliefNetworks,DBN) 和 主 成 分 分 析 (Principal ComponentsAnalysis,PCA) 技 术 对 加 速 度 传 感 器 数 据 进 行 处 理, 学 习 特 征 变 换 方 法, 进 而 提 取 相 应 的 特 征 对 厨 房 活 动 日 常 活 动 以 及 汽 车 生 产 流 水 线 中 工 人 的 活 动 等 进 行 识 别 ; 文 献 [4] 在 文 献 [3] 的 工 作 基 础 上, 使 用 平 移 不 变 性 稀 疏 编 码 技 术 提 取 特 征 ; 文 献 [5] 亦 使 用 稀 疏 编 码 技 术 进 行 特 征 提 取, 进 而 对 运 动 类 活 动 和 交 通 模 式 类 活 动 如 静 止 走 路 乘 车 骑 自 行 车 等 进 行 识 别 活 动 识 别 的 最 后 一 步 是 分 类 首 先, 选 择 合 理 的 分 类 算 法 对 分 类 器 进 行 训 练 ; 然 后, 使 用 通 过 训 练 得 到 的 分 类 器 进 行 分 类 目 前, 活 动 识 别 中 所 用 的 分 类 算 法 大 多 数 是 有 监 督 分 类 算 法 [1], 比 如 支 持 向 量 机 (SupportVectorMachine,SVM) 人 工 神 经 网 络 (ArtificialNeuralNetwork,ANN) 决 策 树 C4.5 朴 素 贝 叶 斯 和 K 近 邻 等 算 法 相 对 而 言, 目 前 使 用 半 监 督 的 分 类 方 法 的 研 究 相 对 较 少, 文 献 [6] 研 究 了 自 我 学 习 协 同 学 习 和 主 动 学 习 三 种 经 典 的 半 监 督 的 分 类 方 法 在 活 动 识 别 领 域 的 应 用 ; 文 献 [7] 使 用 无 监 督 聚 类 算 法 来 提 高 已 有 分 类 器 的 性 能, 亦 属 于 半 监 督 的 分 类 方 法 对 于 半 监 督 的 分 类 方 法 来 说, 由 于 其 可 以 利 用 无 标 注 的 数 据, 在 实 际 应 用 中 效 果 较 好, 其 识 别 准 确 率 可 以 达 到 80% 以 上 [1] 虽 然 目 前 有 很 多 分 类 算 法, 选 择 合 适 的 分 类 算 法 仍 然 是 比 较 烦 琐 和 具 有 挑 战 性 的 工 作 在 活 动 识 别 的 处 理 过 程 中, 虽 然 活 动 类 型 是 由 分 类 器 来 识 别 和 分 类 的, 但 是 活 动 识 别 的 前 两 个 阶 段 也 都 具 有 十 分 重 要 的 作 用, 预 处 理 和 特 征 表 示 都 是 获 取 高 性 能 的 分 类 结 果 的 关 键 因 素 针 对 活 动 识 别 领 域 使 用 的 常 用 特 征 的 一 些 缺 陷, 史 殿 习 等 提 出 一 种 基 于 无 监 督 特 征 学 习 技 术 的 惯 性 传 感 器 特 征 提 取 方 法, 在 此 基 础 上, 使 用 支 持 向 量 机 SVN 分 类 方 法, 在 一 个 活 动 识 别 公 开 数 据 上 进 行 了 实 验 验 证 1 惯 性 传 感 器 数 据 特 征 提 取 方 法 1.1 基 本 思 想 所 涉 及 的 惯 性 传 感 器 包 括 三 轴 加 速 度 传 感 器 和 陀 螺 仪 传 感 器 这 两 种 传 感 器 都 具 有 三 个 方 向, 与 生 活 的 三 维 空 间 相 对 应 但 是 手 机 的 三 维 坐 标 系 是 基 于 手 机 屏 幕 的, 如 图 2 [15] 所 示 图 2 智 能 手 机 坐 标 系 Fig.2 Coordinatesystemofsmartphones 当 智 能 手 机 在 人 身 上 的 位 置 和 方 向 相 对 固 定 时, 其 采 集 的 三 维 数 据 比 较 稳 定, 能 够 正 确 地 反 映 身 体 的 运 动 ; 当 方 向 变 化 较 大 时, 其 合 成 量 仍 然 可 以 可 靠 地 测 量 身 体 运 动 的 程 度 基 于 上 述 考 虑, 增 加 一 个 维 度 的 信 息, 特 征 提 取 时 将 使 用 四 个 维 度 的 信 息, 即 {X,Y,Z,R}, 将 每 个 维 度 称 为 一 个
3 130 国 防 科 技 大 学 学 报 第 37 卷 channel, 即 四 个 channel 在 此 基 础 上, 提 出 一 种 基 于 无 监 督 特 征 学 习 的 惯 性 传 感 器 特 征 提 取 方 法, 并 将 其 集 成 到 经 典 的 分 类 问 题 处 理 流 程 中, 如 图 3 所 示 首 先, 将 传 感 器 数 据 流 使 用 滑 动 窗 口 技 术 分 割 为 等 长 的 数 据 段, 分 割 后 得 到 等 长 数 据 段 有 三 个 channel, 即 {X,Y,Z}; 然 后, 计 算 合 成 量 R=槡 X 2 +Y 2 +Z 2, 将 这 四 个 channel 的 数 据 作 为 无 监 督 特 征 学 习 模 型 的 输 入 该 特 征 提 取 方 法 主 要 包 含 以 下 两 个 步 骤 : 1) 对 每 个 channel 的 数 据 使 用 无 监 督 特 征 学 习 技 术, 学 习 特 征 变 换 方 法, 如 图 3 所 示,{X,Y, Z,R} 四 个 channel 分 别 得 到 四 个 特 征 映 射 方 法 : map_x,map_y,map_z,map_r 图 3 基 于 无 监 督 特 征 学 习 的 活 动 识 别 Fig.3 Activityrecognitionbasedonunsupervised featurelearning 2) 把 {X,Y,Z,R} 四 个 channel 的 数 据 分 别 使 用 对 应 的 特 征 映 射 方 法 map_x,map_y,map_z, map_r 得 到 的 特 征 拼 接 起 来, 作 为 最 终 的 特 征 向 量, 用 于 分 类 将 这 种 首 先 分 channel 使 用 无 监 督 特 征 学 习 技 术 进 行 学 习 特 征 映 射, 然 后 将 其 拼 接 到 一 起 的 特 征 提 取 方 法, 称 作 基 于 无 监 督 特 征 学 习 的 channel wise 特 征 提 取 方 法 [8] 与 之 相 对 应 的 是 不 分 channel 的 无 监 督 特 征 学 习 [3-5], 即 将 三 个 channel 或 者 四 个 channel 的 原 始 数 据 拼 接 起 来, 作 为 一 个 无 监 督 特 征 学 习 模 型 的 输 入, 学 习 特 征 表 示 这 种 基 于 无 监 督 特 征 学 习 的 channel wise 特 征 提 取 方 法 的 优 点 主 要 包 括 :1 使 用 特 征 学 习 技 术 能 够 克 服 对 领 域 知 识 的 依 赖, 也 不 会 造 成 重 要 信 息 的 损 失 ;2channel wise 方 式 使 用 无 监 督 特 征 学 习 技 术, 与 不 分 channel 的 方 式 相 比, 可 以 显 著 减 少 所 使 用 的 无 监 督 特 征 学 习 模 型 的 规 模, 例 如 在 基 于 神 经 网 络 的 无 监 督 特 征 学 习 方 法 中, 可 以 将 权 值 数 量 降 为 1/4, 从 而 减 少 训 练 时 间 和 所 需 要 的 数 据 规 模 ;3channel wise 方 式 更 为 灵 活, 可 以 在 不 同 的 channel 使 用 不 同 的 超 参 数, 甚 至 不 同 的 模 型 ;4 使 用 channel wise 方 式, 使 实 现 模 型 的 并 行 训 练 更 为 容 易 虽 然, 这 种 channel wise 方 式 不 能 提 取 不 同 channel 间 的 相 关 信 息, 但 是 由 于 无 监 督 特 征 学 习 技 术 能 够 控 制 好 特 征 提 取 带 来 的 信 息 损 失, 所 以 不 同 channel 的 相 关 信 息 仍 然 可 以 被 分 类 算 法 所 利 用 1.2 特 征 学 习 模 型 在 所 提 出 的 特 征 提 取 方 法 中, 需 要 用 到 无 监 督 特 征 学 习 技 术 从 每 个 channel 学 习 特 征 映 射 方 法 在 经 过 对 常 见 的 无 监 督 特 征 学 习 技 术 分 析 之 后, 主 要 研 究 将 两 种 基 于 自 编 码 器 (Auto Encoder,AE) 的 模 型 和 主 成 分 分 析 (Principal ComponentsAnalysis,PCA) 应 用 于 传 感 器 数 据 特 征 提 取 其 原 因 在 于 这 两 种 模 型 具 有 一 定 的 代 表 意 义,AE 模 型 是 非 线 性 模 型, 而 PCA 是 线 性 模 型 AE 通 常 定 义 为 一 个 单 隐 藏 层 神 经 网 络, 其 输 入 单 元 的 数 量 与 输 出 单 元 的 数 量 相 同, 在 训 练 时 将 输 入 值 作 为 目 标 值 进 行 训 练 本 质 上 AE 是 尝 试 去 学 习 一 个 恒 等 函 数, 换 句 话 说, 它 尝 试 逼 近 一 个 恒 等 函 数, 从 而 使 得 输 出 ^x 接 近 于 输 入 x 若 令 N 和 K 分 别 表 示 输 入 单 元 的 数 量 和 隐 藏 单 元 的 数 量, 那 么 一 个 AE 的 参 数 可 以 形 式 化 地 表 达 为 :W (1) R (K N) 和 W (2) R (N K) (W (1), W (2) 分 别 表 示 从 输 入 层 到 隐 藏 层 的 权 值 和 从 隐 藏 层 到 输 出 层 的 权 值 ),b (1) R K 和 b (2) R N (b (1), b (2) 分 别 表 示 隐 藏 层 偏 置 和 输 出 层 偏 置 ) 一 个 AE 可 以 分 解 为 两 部 分, 编 码 部 分 和 解 码 部 分 编 码 部 分 将 输 入 x R N 变 换 为 隐 藏 层 表 示 h(x) R K, 解 码 部 分 是 使 用 隐 藏 层 表 示 重 建 原 始 输 入 隐 藏 层 表 示 h(x) 和 原 始 输 入 的 重 建 ^x 的 计 算 方 法 为 : h(x)=σ(w (1) x+b (1) ) (1) ^x=σ(w (2) h(x)+b (2) ) (2) 其 中,σ( ) 是 激 活 函 数, 通 常 使 用 sigmoid 函 数 和 tanh 函 数 AE 的 目 标 是 学 习 隐 藏 层 表 示 h(x), 也 可 以 将 h(x) 看 作 特 征 映 射 将 用 于 训 练 AE 的 无 标 签 的 数 据 集 记 作 X={x (1),, x (m) }, 其 中 x (i) R N, 采 用 均 方 误 差 作 为 衡 量 输 入 x 和 输 出 ^x 的 相 似 程 度 的 标 准, 所 以 AE 的 代 价 函 数 可 以 表 示 为 :
4 第 5 期 史 殿 习, 等 : 无 监 督 特 征 学 习 的 人 体 活 动 识 别 131 J(θ)= 1 m ^x-x 2 (3) x X 其 中,θ 表 示 AE 的 参 数 集 合 {W (1),b (1),W (2), b (2) } 不 作 限 制 地 使 用 AE 通 常 并 不 能 取 得 好 的 效 果, 需 要 对 AE 增 加 某 些 限 制 为 了 学 习 获 取 有 用 的 表 示, 一 种 常 用 的 限 制 是 对 隐 藏 层 单 元 施 加 稀 疏 性 约 束, 一 般 认 为 超 完 备 的 稀 疏 表 示 能 够 取 得 的 性 能 高 于 规 模 更 小 的 表 示 [9] 稀 疏 性 约 束 是 指 限 制 每 个 隐 藏 层 单 元 的 平 均 激 活 值, 使 其 接 近 于 一 个 固 定 的 常 数 ρ (0,1),ρ 通 常 是 一 个 接 近 于 0 的 较 小 的 值 ( 比 如 ρ=0 05) 其 中, 隐 藏 神 经 元 j 在 训 练 集 上 的 平 均 活 跃 度 用 ^ρj 表 示 这 种 具 有 稀 疏 性 约 束 的 AE 通 常 被 称 为 稀 疏 自 编 码 器 (SparseAuto Encoder,SAE) 稀 疏 性 约 束 是 通 过 在 AE 的 代 价 函 数 加 入 用 于 描 述 神 经 元 的 平 均 激 活 值 ^ρj 和 ρ 的 相 差 程 度 的 KL(Kulback Leibler) 散 度 ( 又 称 相 对 熵 ) 实 现 的, 其 中 KL 散 度 的 定 义 为 : 1-ρ KL(ρ^ρ j )=ρlog 2 +(1-ρ)log 2 ρ^ρj 1-^ρj 因 此,SAE 的 代 价 函 数 为 : J(θ)= 1 m ^x-x 2 +β K KL(ρ ^ρ j )(4) x X j=1 式 (4) 中, 第 一 项 为 均 方 误 差, 第 二 项 为 稀 疏 性 惩 罚,β 为 调 节 两 项 的 比 例 的 参 数 由 于 KL 散 度 是 平 滑 且 可 微 的, 所 以 其 代 价 函 数 也 是 可 微 的, 可 以 使 用 基 于 梯 度 的 优 化 方 法 进 行 训 练 当 最 小 化 代 价 函 数 时, 第 一 项 是 用 于 减 小 重 构 时 的 信 息 损 失, 第 二 项 使 隐 藏 层 单 元 的 平 均 激 活 值 保 持 在 预 设 的 水 平 值 得 注 意 的 是, 由 于 KL 散 度 只 在 (0,1) 上 有 定 义, 在 使 用 tanh 等 值 域 为 (-1,1) 的 函 数 作 为 激 活 函 数 时, 需 要 将 隐 藏 单 元 的 平 均 激 活 值 调 整 到 (0,1) 上 AE 模 型 的 另 外 一 个 扩 展 是 去 噪 自 编 码 器 (De noisingauto Encoder,DAE),DAE 最 初 是 在 文 献 [10] 中 作 为 深 度 神 经 网 络 的 基 本 构 造 块 引 入 的 为 了 使 AE 能 够 学 习 到 鲁 棒 性 更 好 的 特 征, 减 轻 噪 声 对 特 征 的 影 响,DAE 试 图 从 加 入 了 噪 声 破 坏 的 原 始 输 入 重 建 出 无 噪 声 的 原 始 输 入 在 DAE 中 常 用 的 噪 声 有 以 下 两 种 [11] : 1) 高 斯 噪 声 : 用 GN(x) 表 示 加 入 高 斯 噪 声 后 的 数 据, 则 GN(x)=x+N(0,σ 2 I), 其 中 σ 2 I 为 所 加 入 的 噪 声 的 协 方 差 矩 阵 2)Mask 噪 声 : 对 于 每 个 输 入 x, 从 所 有 元 素 中 随 机 选 择 占 比 例 p 的 元 素, 将 其 设 置 为 激 活 函 数 的 值 域 的 最 小 值, 若 使 用 sigmoid 函 数 则 置 0, 若 使 用 tanh 函 数 则 置 -1 最 后, 在 使 用 基 于 AE 的 模 型 进 行 特 征 学 习 时, 为 了 克 服 单 隐 藏 层 网 络 表 示 能 力 的 一 些 缺 陷, 通 常 的 做 法 是 将 多 个 AE 堆 叠 起 来, 即 将 一 个 AE 的 隐 藏 层 输 出 作 为 另 一 个 AE 的 输 入 在 训 练 时, 先 用 原 始 数 据 训 练 最 外 层 的 AE, 得 到 其 隐 藏 层 输 出 后 将 其 作 为 输 入 数 据 训 练 下 一 层 AE PCA 是 一 个 被 广 泛 使 用 的 具 有 良 好 数 学 基 础 的 维 度 缩 减 方 法 它 通 过 使 用 正 交 变 换, 将 可 能 存 在 相 关 性 的 一 定 维 度 的 变 量 转 换 成 维 度 更 小 的 无 相 关 的 变 量, 同 时 在 维 度 缩 减 的 过 程 中 保 持 信 息 损 失 最 小 化 在 PCA 中, 数 据 集 的 协 方 差 矩 阵 的 最 大 的 几 个 特 征 值 所 对 应 的 特 征 向 量 所 张 成 的 低 维 子 空 间, 能 够 保 持 原 始 数 据 最 大 的 方 差 从 原 始 数 据 到 方 差 最 大 化 的 子 空 间 的 投 影 可 以 作 为 特 征 表 示, 也 可 以 用 于 数 据 的 可 视 化 PCA 可 以 看 作 是 一 种 无 监 督 特 征 学 习 方 法, 主 要 是 由 于 这 种 方 法 可 以 自 动 地 从 数 据 中 学 习 到 紧 凑 且 有 意 义 的 原 始 数 据 的 表 示, 并 且 不 需 要 依 赖 于 领 域 知 识 本 质 上,PCA 学 习 到 一 个 线 性 变 换 f(x)=w T x, 把 数 据 映 射 为 特 征, 这 与 使 用 线 性 激 活 函 数 的 AE 具 有 相 似 的 效 果 1.3 超 参 数 选 择 方 法 机 器 学 习 模 型 中 的 参 数 可 以 分 为 两 类 : 参 数 和 超 参 数 寻 找 最 优 参 数 问 题 已 经 得 到 很 好 的 解 决, 目 前 有 很 多 优 化 算 法 可 以 使 用 而 对 于 超 参 数 的 选 择, 尚 未 得 到 很 好 解 决, 更 多 地 依 赖 于 经 验 和 穷 举 搜 索 然 而, 合 理 的 超 参 数 设 置 也 对 机 器 学 习 方 法 的 性 能 具 有 至 关 重 要 的 影 响 [12] 对 于 超 参 数 的 选 择, 采 用 基 于 经 验 与 穷 举 搜 索 相 结 合 的 方 法, 其 中, 对 于 数 值 型 超 参 数, 选 取 合 理 的 取 值 范 围 和 搜 索 步 长, 进 行 网 格 搜 索 2 活 动 识 别 实 验 验 证 和 结 果 分 析 为 了 验 证 提 出 的 特 征 提 取 方 法 在 活 动 识 别 中 的 有 效 性, 在 公 开 数 据 集 合 上 设 计 实 验, 共 提 取 了 八 种 特 征, 最 后 使 用 SVM 对 常 见 的 六 种 活 动 进 行 识 别 并 分 析 实 验 结 果 2.1 活 动 识 别 数 据 集 实 验 的 数 据 来 源 于 一 个 常 用 的 活 动 识 别 的 数 [13] 据 集 :UCI 机 器 学 习 资 源 库 中 的 Human Activity Recognition Using Smartphones Data Set [14], 简 记 为 UCI HAR 数 据 集 该 数 据 集 所 收 集 的 数 据 来 自 一 组 30 个 年 龄 分 布 在 19~48 岁
5 132 国 防 科 技 大 学 学 报 第 37 卷 的 志 愿 者, 每 个 人 要 求 执 行 六 种 活 动 :WALKING, WALKINGUPSTAIRS,WALKINGDOWNSTAIRS, SITTING,STANDING 和 LAYING, 在 执 行 这 些 活 动 的 时 候 将 一 部 智 能 手 机 固 定 在 腰 部 在 活 动 的 过 程 中, 使 用 智 能 手 机 内 置 的 加 速 度 计 和 陀 螺 仪 两 种 惯 性 传 感 器, 以 50Hz 固 定 频 率 记 录 三 轴 线 性 加 速 度 和 三 轴 角 速 度 在 实 验 进 行 过 程 中, 使 用 视 频 记 录 用 于 人 工 的 标 记 数 据 所 获 得 的 数 据 集 被 随 机 分 成 两 组, 其 中 70% 的 志 愿 者 被 选 择 用 于 生 成 训 练 数 据, 另 外 30% 用 于 生 成 测 试 数 据 该 数 据 集 中 的 传 感 器 信 号 已 经 经 过 噪 声 消 除, 并 且 使 用 长 度 2.56s 具 有 50% 的 滑 动 窗 口 进 行 分 割, 分 割 后 的 数 据 每 个 窗 口 128 个 采 样 点 滑 动 窗 口 分 割 后, 训 练 集 有 7352 个 样 例, 测 试 集 有 2947 个 样 例 每 个 样 例 的 属 性 包 括 三 轴 加 速 度 三 轴 角 速 度 活 动 标 签 以 及 生 成 数 据 的 人 的 编 号 为 了 便 于 在 AE 中 使 用 sigmoid 函 数 作 为 编 码 函 数 和 解 码 函 数, 将 所 有 传 感 器 数 据 都 调 整 到 [0 1,0 9] 2.2 特 征 提 取 实 验 为 了 验 证 特 征 提 取 方 法 的 有 效 性, 对 比 不 同 特 征 的 效 果, 不 仅 使 用 两 种 基 于 特 征 学 习 的 方 法 提 取 特 征, 还 提 取 了 常 用 的 统 计 特 征 和 频 域 特 征 本 节 将 简 单 描 述 以 channel wise 和 不 区 分 channel 两 种 方 式 使 用 特 征 学 习 技 术 进 行 特 征 提 取 的 过 程, 以 及 统 计 特 征 和 频 域 特 征 的 定 义 和 计 算 方 法 在 进 行 特 征 学 习 时, 使 用 UCI HAR 数 据 集 中 训 练 集 与 测 试 集 的 所 有 数 据, 共 个 训 练 样 例 对 特 征 学 习 模 型 进 行 训 练 在 基 于 AE 的 方 法 中 级 联 两 层 AE,SAE 和 DAE 第 一 层 网 络 结 构 参 照 PCA 的 合 适 压 缩 维 度 进 行 选 择,SAE 第 二 层 仍 然 采 取 同 样 方 法, 对 于 DAE 第 二 层 网 络 结 构 则 参 照 SAE 第 二 层 基 于 SAE 的 channel wise 方 式 特 征 学 习 通 过 使 用 PCA 模 型 进 行 分 析, 发 现 当 将 128 维 的 各 个 channel 的 数 据 压 缩 为 64 维 时, 所 有 channel 均 可 以 保 持 超 过 99% 的 方 差 比 例 因 此 将 隐 藏 层 单 元 数 目 设 置 为 64 的 1 5 倍, 所 以 第 一 层 SAE 网 络 结 构 为 根 据 1 3 节 提 出 的 方 法, 稀 疏 性 稀 疏 β=128/ 再 在 各 个 channel 的 数 据 中 搜 索 最 优 的 ρ, 搜 索 时 对 SAE 使 用 Pylearn2 中 的 带 线 搜 索 的 批 处 理 梯 度 下 降 法 训 练 200 个 周 期, 模 型 的 评 价 标 准 为 最 后 5 个 周 期 MSE 平 均 值 搜 索 结 果 ( 见 表 1) 表 明, 对 于 加 速 度 传 感 器 数 据 {X,Y,Z,R} 最 优 ρ 分 别 为 {0 25,0 25,0 30,0 15}, 陀 螺 仪 传 感 器 数 据 {X,Y,Z,R} 最 优 ρ 值 分 别 为 {0 25,0 10,0 10, 0 40} 表 1 所 有 channel 第 一 层 SAEρ 搜 索 结 果 Tab.1 SearchresultsofSAEρinfirstlayerforalchannels ρ channel Acc R Acc X Acc Y Acc Z Gyro R Gyro X Gyro Y Gyro Z 在 确 定 第 一 层 SAE 的 各 个 超 参 数 后, 使 用 Pylearn2 中 的 带 线 搜 索 的 批 处 理 梯 度 下 降 法, 对 其 训 练 200 个 周 期 训 练 后 的 第 一 层 SAE 的 隐 藏 层 输 出 作 为 下 一 层 SAE 的 输 入 第 二 层 SAE 使 用 与 第 一 层 SAE 相 似 的 方 法 确 定 超 参 数 通 过 对 第 一 层 SAE 的 隐 藏 层 输 出 使 用 PCA 分 析, 发 现 16 维 为 合 适 的 压 缩 维 度, 因 此 第 二 层 SAE 的 网 络 结 构 为 使 用 同 样 的 方 法 搜 索 最 优 ρ 取 值, 根 据 搜 索 结 果, 加 速 度 传 感 器 数 据 {X,Y,Z,R} 最 优 ρ 分 别 为 {0 30, 0 30,0 40,0 40}, 陀 螺 仪 传 感 器 数 据 {X,Y,Z, R} 最 优 ρ 值 分 别 为 {0 40,0 05,0 30,0 20} 在 确 定 各 个 channel 第 二 层 SAE 的 最 优 稀 疏 性 参 数 ρ 的 取 值 后, 使 用 与 第 一 层 类 似 的 训 练 方 法 和 设 置 对 其 进 行 训 练 将 每 个 channel 第 二 层 SAE 的 隐 藏 层 输 出 作 为 特 征, 每 个 channel 得 到 24 个 特 征, 这 种 特 征 提 取 方 法 共 提 取 了 192 个 特 征 基 于 DAE 的 channel wise 方 式 特 征 学 习 根 据 使 用 SAE 时 对 数 据 的 分 析, 将 第 一 层 DAE 隐 藏 层 单 元 数 设 为 64, 第 二 层 DAE 隐 藏 层 单 元 数 设 为 16 采 用 网 格 搜 索 方 式 来 确 定 DAE 的 噪 声 类 型 和 噪 声 水 平, 模 型 的 选 择 标 准 基 于 训 练 集 的 10 折 交 叉 验 证 结 果, 分 类 器 使 用 one vs one 多 类 扩 展 的 带 有 径 向 基 核 函 数 (RadialBasis Function,RBF) 核 函 数 的 SVM,SVM 的 两 个 超 参 数 的 搜 索 空 间 分 别 为 C {2-5,2-4,,2 5 } 和 γ {2-4,2-3,,2 4 } 搜 索 结 果 ( 见 表 2) 表 明, 第 一 层 DAE 使 用 σ 2 = 的 GN 噪 声 DAE2 使 用 σ 2 = 的 GN 噪 声 所 取 得 的 效 果 最 好
6 第 5 期 史 殿 习, 等 : 无 监 督 特 征 学 习 的 人 体 活 动 识 别 133 这 种 方 式 共 提 取 了 128 个 特 征 表 2 channel wisedae 超 参 数 搜 索 结 果 Tab.2 Searchresultsofchannel wisedae s hyper parameters 第 一 层 DAE 第 二 层 DAE CV 准 确 率 /% GN:σ 2 = GN: GN:σ 2 = σ 2 = MN:p= MN:p= GN:σ 2 = GN: GN:σ 2 = σ 2 = MN:p= MN:p= GN:σ 2 = MN: GN:σ 2 = p=0.10 MN:p= MN:p= GN:σ 2 = MN: GN:σ 2 = p=0.20 MN:p= MN:p= 基 于 PCA 的 channel wise 方 式 特 征 学 习 为 了 使 提 取 的 特 征 具 有 可 比 性, 使 用 PCA 将 每 个 channel128 维 数 据 压 缩 为 16 维 最 终 也 提 取 了 128 个 特 征 不 区 分 channel 方 式 特 征 学 习 为 了 对 比 channel wise 方 式 与 不 区 分 channel 方 式 的 特 征 学 习 方 式, 对 应 提 取 了 三 种 不 区 分 channel 方 式 的 特 征 为 了 使 结 果 具 有 可 比 性, 对 于 不 区 分 channel 方 式 的 学 习, 对 每 种 传 感 器 数 据 使 用 与 channel wise 方 式 相 对 应 的 结 构 和 参 数 在 使 用 SAE 模 型 进 行 不 区 分 channel 方 式 特 征 学 习 时, 即 第 一 层 SAE 为 , 第 二 层 SAE 为 使 用 与 channel wise 方 式 相 似 的 稀 疏 性 参 数 搜 索 过 程 由 于 网 络 规 模 较 大 导 致 训 练 时 间 较 长, 在 不 分 channel wise 方 式 特 征 学 习 搜 索 中 仅 对 模 型 训 练 100 个 周 期 第 一 层 搜 索 结 果 为 : 加 速 度 数 据 0 05, 陀 螺 仪 数 据 0 10 在 第 一 层 SAE 确 定 最 优 ρ 后, 仍 然 对 其 训 练 200 个 周 期, 然 后 将 其 隐 藏 层 输 出 作 为 第 二 层 SAE 的 输 入 对 其 进 行 参 数 搜 索, 搜 索 结 果 为 : 加 速 度 数 据 0 10, 陀 螺 仪 数 据 0 05 最 后 对 第 二 层 SAE 使 用 最 优 参 数 训 练 200 个 周 期, 每 种 传 感 器 数 据 得 到 96 个 特 征, 共 计 192 个 特 征 在 使 用 DAE 模 型 进 行 不 区 分 channel 方 式 特 征 学 习 时, 第 一 层 DAE 网 络 结 构 为 , 第 二 层 DAE 网 络 结 构 为 对 于 不 区 分 channel 方 式,DAE1 使 用 σ 2 = 的 GN 噪 声 DAE2 使 用 p=0 020 的 MN 噪 声 所 取 得 效 果 最 好 这 种 方 式 共 提 取 了 128 个 特 征 在 使 用 PCA 模 型 进 行 不 区 分 channel 方 式 特 征 学 习 时, 将 所 有 加 速 度 数 据 使 用 PCA 压 缩 为 64 维 度, 陀 螺 仪 数 据 也 压 缩 为 64 维 度 最 终, 同 样 提 取 了 128 维 数 据 时 域 统 计 特 征 和 频 域 特 征 时 域 统 计 特 征 是 基 于 智 能 手 机 的 活 动 识 别 研 究 中 使 用 最 多 的 特 征, 其 主 要 优 点 是 计 算 简 单, 适 用 于 在 资 源 有 限 的 智 能 手 机 上 实 现 选 取 最 为 常 用 的 几 个 统 计 特 征, 包 括 从 每 个 channel 提 取 的 均 值 标 准 差 能 量 和 熵, 以 及 每 个 传 感 器 提 取 的 6 个 相 关 系 数, 共 计 44 个 特 征 频 域 特 征 也 是 基 于 智 能 手 机 的 活 动 识 别 研 究 的 常 用 特 征, 频 域 特 征 效 果 一 般 比 统 计 特 征 要 好, 但 是 频 域 特 征 计 算 复 杂 度 更 高 频 域 特 征 一 般 是 先 对 信 号 进 行 离 散 傅 里 叶 变 换 得 到 傅 里 叶 系 数, 然 后 基 于 傅 里 叶 系 数 提 取 特 征 对 每 个 channel 的 数 据 进 行 离 散 傅 里 叶 变 换 后, 取 其 最 大 的 8 个 系 数 作 为 特 征, 每 个 系 数 记 录 其 频 率 和 振 幅, 每 个 channel 提 取 16 个 特 征, 所 有 channel 共 128 个 频 域 特 征 2.3 实 验 结 果 与 分 析 在 完 成 特 征 提 取 后, 使 用 支 持 向 量 机 SVM 识 别 上 文 所 提 的 6 种 活 动 所 使 用 的 SVM 的 多 分 类 扩 展 使 用 one vs one 方 式, 核 函 数 使 用 常 用 的 高 斯 核 函 数 实 验 过 程 中, 首 先 在 训 练 集 上 使 用 10 折 交 叉 验 证, 在 C {2-5,2-4,,2 5 } 和 γ {2-4,2-3,,2 4 } 网 格 中 搜 索 最 优 的 C 和 γ 值, 然 后 使 用 最 优 的 C 和 γ 在 训 练 集 上 训 练 出 分 类 器, 最 后 报 告 交 叉 验 证 的 准 确 率 和 在 测 试 集 上 的 准 确 率, 见 表 3 从 表 3 中 的 结 果 可 以 看 出 : 1) 对 于 两 种 特 征 学 习 方 式,channel wise 方 式 要 优 于 不 区 分 channel 方 式, 所 以 在 处 理 惯 性 传 感 器 数 据 时,channel wise 方 式 使 用 特 征 学 习 技 术 更 为 合 适 2) 使 用 channel wise 方 式 的 三 种 特 征 学 习 技 术 都 明 显 优 于 常 用 的 统 计 特 征 和 频 域 特 征, 这 说 明 该 特 征 提 取 方 法 具 有 一 定 的 优 势
7 134 国 防 科 技 大 学 学 报 第 37 卷 3) 在 使 用 channel wise 方 式 的 三 种 特 征 学 习 技 术 中, 线 性 方 法 PCA 取 得 最 好 的 结 果, 非 线 性 的 SAE 的 准 确 率 略 低 于 PCA, 这 是 由 于 用 于 特 征 学 习 的 数 据 较 少 在 两 种 基 于 AE 的 技 术 中,SAE 要 比 DAE 更 好, 说 明 SAE 更 适 合 处 理 传 感 器 数 据 表 3 不 同 特 征 使 用 SVM 识 别 准 确 率 Tab.3 RecognitionaccuracyofSVM fordiferentfeatures 特 征 交 叉 验 证 准 确 /% 测 试 准 确 率 /% SAEchannel wise SAEMono DAEchannel wise DAEMono PCAchannel wise PCAMono 时 域 统 计 特 征 频 域 特 征 结 论 本 文 提 出 了 一 种 基 于 无 监 督 特 征 学 习 的 惯 性 传 感 器 数 据 特 征 提 取 方 法 这 种 方 法 具 有 以 下 特 点 : 由 于 无 监 督 特 征 学 习 一 般 使 用 信 息 损 失 最 小 化 方 法 学 习 特 征 映 射, 所 以 可 以 避 免 重 要 信 息 损 失 ; 能 够 自 动 地 从 数 据 学 习 特 征 表 示, 对 于 领 域 专 业 知 识 的 依 赖 更 少 ; 细 粒 度 的 特 征 提 取 方 式 速 度 快 规 模 小, 对 于 其 他 问 题 也 有 一 定 的 借 鉴 意 义 基 于 上 述 方 法 提 取 的 特 征 在 公 开 数 据 集 上 进 行 活 动 识 别 实 验 实 验 结 果 表 明,channel wise 方 式 特 征 学 习 在 活 动 识 别 的 准 确 率 上 优 于 不 分 channel 方 式, 并 且 也 优 于 时 域 统 计 特 征 和 频 域 特 征 在 所 研 究 的 三 种 特 征 学 习 模 型 中,SAE 和 PCA 大 致 相 当 并 优 于 DAE 由 于 实 验 所 使 用 的 数 据 较 少, 而 无 监 督 特 征 学 习 模 型 通 常 需 要 大 量 数 据, 在 下 一 步 工 作 中 将 会 收 集 更 多 数 据 用 于 学 习 特 征 表 示 参 考 文 献 (References) [1] IncelO D,KoseM,ErsoyC.A review andtaxonomyof activityrecognitiononmobilephones[j].bionanoscience, 2013,3(2): [2] BengioY,CourvileA C,VincentP.Unsupervisedfeature learninganddeeplearning:areviewandnewperspectives[j]. CoRR,2012:1. [3] Pl tzt,hammerlan Y,OlivierP.Featurelearningfor activityrecognitioninubiquitouscomputing[c]//proceedings ofthe Twenty Second InternationalJointConference on ArtificialInteligence,2011,2: [4] VolmerC,GrosH M,EggertJP.Learningfeaturesfor activityrecognitionwithshift invariantsparsecoding[c]// ProceedingsofICANN,2013: [5] BhatacharyaS, NurmiP, Hammerla N, etal. Using unlabeled data in a sparse coding framework forhuman activityrecognition[j].pervasiveandmobilecomputing, 2014,15: [6] LongstafB, Reddy S, Estrin D. Improving activity clasificationforhealthapplicationsonmobiledevicesusing active and semi supervised learning[c]//proceedings of PervasiveComputingTechnologiesforHealthcare(Pervasive Health), th International Conference on No Permisions,IEEE,2010:1-7. [7] ZhaoZT,ChenYQ,LiuJF,etal.Cros peoplemobile phone based activity recognition[c]//proceedings of InternationalJointConference on Artificial Inteligence, 2011,22(3): [8] LiY M,ShiD X,DingB,etal.Unsupervisedfeature learningforhuman activity recognition using smartphone sensors[c]//proceedingsofsecondinternationalconference, MIKE,2014: [9] YangJC,YuK,GongYH,etal.Linearspatialpyramid matchingusingsparsecodingforimageclasification[c]// ProceedingsofIEEE ConferenceonComputerVision and PaternRecognition,CVPR,IEEE,2009: [10] VincentP,LarocheleH,BengioYS,etal.Extractingand composingrobustfeatureswithdenoisingautoencoders[c]// Proceedingsofthe25thInternationalConferenceonMachine Learning,ACM,2008: [11] VincentP,LarocheleH,LajoieI,etal.Stackeddenoising autoencoders: learning usefulrepresentations in a deep networkwithalocaldenoisingcriterion[j].thejournalof MachineLearningResearch,2010,11: [12] BergstraJ,BengioY.Random searchforhyper parameter optimization[j].thejournalofmachinelearningresearch, 2012,13(1): [13] FrankA,AsuncionA.UCImachinelearningrepository[M/OL]. htp://archive.ics.uci.edu/ml. [14] AnguitaD,GhioA,OnetoL,etal.Apublicdomaindataset for human activity recognition using smartphones[c]. European Symposium on Artificial Neural Networks, ComputationalInteligenceandMachineLearning,ESANN, [15] Android.SensorEventClas[M/OL].htp://developer. android.com/reference/android/hardware/sensorevent.html.
素 4 在上述学 者 观 点 的 基 础 上本 文 认 为 员 工 需 要 一 理论与假设 同时具备创新意 识 创 新 能 力 创 新 动 机 和 创 新 机 会 才 能产生创新行为 创新 意 识 是 指 员 工 能 通 过 对 组 织 环 境 一 组织的创新战略与员工的创新行为 的解读认识到创新
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生 活 中 来 的 健 康 手 册 ( 中 ) 黄 宁 斌 编 著 中 国 少 年 儿 童 出 版 社 书 名 生活中来的健康手册 中 作 者 黄宁斌 出 版 社 中国少年儿童出版社 发行许可证号 2006 第025396号 出版日期 2006年2月第1版 ISBN 7 5007 3317 4 G 2509 定 价 5 00元 目 录 第 二 篇 药 膳 与 食 疗 篇 一 药 膳 与 食 疗 原
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