16、HSMM在人体活动识别中的应用

HSMM在人体活动识别中的应用

1. 引言

隐半马尔可夫模型（HSMM）作为一种强大的统计工具，近年来在人体活动识别领域得到了广泛应用。HSMM不仅能够处理长时间依赖性和复杂活动序列，还能有效应对观测数据中的不确定性。本文将详细介绍HSMM在人体活动识别中的应用，包括建模方法、实际案例和技术细节。

2. HSMM的基本原理

HSMM是一种扩展的隐马尔可夫模型（HMM），它允许每个隐藏状态具有一个可变的持续时间。这种特性使得HSMM在处理具有明显持续时间特征的活动序列时表现出色。HSMM的核心在于其状态转移概率和观测概率的定义方式，具体如下：

• 状态转移概率 ：HSMM中，状态转移不仅取决于当前状态，还取决于状态的持续时间。因此，状态转移概率可以表示为 ( a(i, h)(j, d) )，其中 ( i ) 和 ( j ) 分别是前一个状态和下一个状态，( h ) 和 ( d ) 分别是前一个状态和下一个状态的持续时间。

• 观测概率 ：HSMM的观测概率 ( b_j(d)(v_k) ) 表示在状态 ( j ) 持续时间 ( d ) 内产生观测值 ( v_k ) 的概率。

3. HSMM在人体活动识别中的应用

3.1 日常生活活动识别

HSMM在日常生活活动识别中的应用尤为广泛。通过多个摄像头捕捉到的人的位置数据可以用来训练HSMM，从而识别日常活动。例如，Duong等人（2005a）使用HSMM对日常生活活动进行了建模，具体步骤如下：