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摘要
本发明公开了一种基于数据驱动的层次化人体活动识别方法及系统,根据特定应用中收集的与预定义的活动集相关的传感器数据,利用通过交叉验证的方式得到分类活动的混淆矩阵；利用混淆矩阵构建活动之间的连接关系,形成基于图的层次化模型；在预测过程中,第一步预测的活动没有候选的易混淆活动,则将第一步结果作为最终结果返回；能够较好地泛化到新的应用领域中,同时能够定量地描述活动间的混淆程度；有助于获得较好区分相似活动的决策边界,提高活动识别器判别相似活动的能力；可以灵活地反映活动之间的关系,缓解树形层次化结构预测过程中引入的错误累积问题。
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