石俊豪，左德承，张 展，潘道华

(哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001)

0 引 言

作为泛在计算中的一个主要研究领域，人体活动识别在很多重要领域中得到了应用, 如医疗、教育、娱乐等[1-3]。而随着微电机系统的快速发展，传感模块的集成度越来越高，如美国ADI公司研发的ADXL05传感模块，其尺寸仅9.4*19 mm。高集成度的智能传感模块，促进了普适环境下人体活动识别应用的不断进步和完善。尤其以智能手机等为代表的便携可穿戴传感设备，不断智能化、普及化，基于传感器的活动识别，已经成为许多智能场景下更好的方式。

1991年，施乐(Xerox)公司的PARC实验室研究员Mark Weiser首次提出泛在计算(Ubiquitous Computing)的概念[4]。迄今为止，泛在计算领域已经有近30年的发展。基于传感器的人体活动识别作为其中重要的子领域也在此期间有了长足的进步。1998年，乔治亚理工大学学者D.Abowd等人开发了Cyberguide系统，用于向用户提供诸如新闻推送、天气预报等服务[5]。进入21世纪后，基于传感器的活动识别技术有了飞速发展，如Mantyla V.M等利用ADXL202传感模块进行手势识别[6]，其系统流程与现在的活动识别系统，以及很多其它领域的模式识别类问题非常相似。时至今日，基于传感器的活动识别技术已经日趋成熟，研究者们对其研究也更加深入和细化。如：南京大学的Wang等人设计了CHMMs模型，用来解决在智能家居环境下多用户活动识别的问题[7]；比尔肯特大学的Kerem Altun等，对不同分类算法在活动识别问题上的效果进行比较[8]；Adil Mehmood Khan等通过加速度计数据和人工神经网络(ANN)算法，对日常活动进行分类[9]；……