一种基于环境智能的普适环境人类行为监测框架
人机交互
2021-06-30 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
该人类行为监测框架旨在以整体方法研究、追踪、监测和分析日常生活活动（ADLs）中的人类行为。该框架由两项新颖功能组成。首先，它能在 ADLs 期间对用户交互的多样上下文参数进行语义分析，以识别与不同复杂活动相关联的一系列 distinct 行为模式。其次，它包含一个智能决策算法，可分析这些行为模式及其与环境动态上下文和空间特征的关系，以检测可能构成紧急情况的用户行为异常。该跨学科框架的这些功能通过集成人机交互、机器学习、物联网、模式识别和普适计算中的最新进展与技术而开发。该框架在 ADLs 数据集上进行了评估，这两项功能的性能准确率分别为 76.71% 和 83.87%。所呈现与讨论的结果支持了该框架在基于物联网（IoT）的普适生活环境（如智能家庭）中，对未来老龄化人口的的生活质量和辅助生活改善具有重要相关性与巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2106.15609,
title = {An Ambient Intelligence-Based Human Behavior Monitoring Framework for Ubiquitous Environments},
author = {Nirmalya Thakur and Chia Y. Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15609},
year = {2021}
}