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基于目标均衡度量的核增量学习跌倒检测方法
忽丽莎, 王素贞, 陈益强, 胡春雨, 蒋鑫龙, 陈振宇, 高兴宇
计算机应用
2018, 38 (4):
928-934.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092315
针对增量学习模型在更新阶段的识别效果不稳定的问题，提出一种基于目标均衡度量的核增量学习方法。通过设置经验风险均值最小化的优化目标项，设计了均衡度量训练数据个数的优化目标函数，以及在增量学习训练条件下的最优求解方案；再结合基于重要性分析的新增数据有效选择策略，最终构建出了一种轻量型的增量学习分类模型。在跌倒检测公开数据集上的实验结果显示：当已有代表性方法的识别精度下滑至60%以下时，所提方法仍能保持95%以上的精度，同时模型更新的计算消耗仅为3 ms。实验结果表明，所提算法在显著提高增量学习模型更新阶段识别能力稳定性的同时，大大降低了时间消耗，可有效实现云服务平台中关于可穿戴设备终端的智能应用。
参考文献 |
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