49、基于GEP的人体运动模型构建与人群异常行为检测技术研究

基于GEP的人体运动模型构建与人群异常行为检测技术研究

在当今科技飞速发展的时代，人体运动模型的构建以及人群异常行为的检测技术在诸多领域都有着至关重要的应用。本文将深入探讨基于基因表达式编程（GEP）的人体运动模型构建方法，以及基于轨迹梯度的人群异常行为检测技术。

基于GEP的人体运动模型构建

在人体运动模型的构建中，GEP发挥了重要作用。我们以生成的时间序列插值序列数据为基础，对不同类型的人类行为实施GEP，构建人体运动模型。

以右腿踢腿行为为例，我们选取了右足关节（FootRight）的50次运动来开发关节轨迹模型 (z(x, y, t))。在每个轨迹建模过程中，我们随机将数据进行划分，把 (k) 个实例作为训练集，(N - k) 个实例作为验证集。每次划分后，计算统计误差参数，并重复划分10次。最后，将每个划分的平均误差和均方误差（MSE）作为GEP建模的损失。

GEP模型的参数和运算符设置如下表所示：
| 参数名称 | 参数值 | 参数名称 | 参数值 |
| — | — | — | — |
| 常量数量 | 5 | RIS插入概率 | 0.5 |
| 头部长度 | 30 | 基因插入概率 | 0.5 |
| 基因数量 | 5 | 单点重组概率 | 0.5 |
| 种群大小 | 400 | 两点重组概率 | 0.5 |
| 最大代数 | 5000 | 基因重组概率 | 0.5 |
| 变异概率 | 0.06 | 基因切换概率 | 0.2 |
| IS插入概率 | 0.5 | NCR插入概率 | 0.2 |

我们使用以下评估指标和统计参数来衡量G