人體行為識(shí)別是模式識(shí)別技術(shù)的一種，目前處在動(dòng)作識(shí)別階段，而動(dòng)作識(shí)別可以看成是特征提取和分類器設(shè)計(jì)相結(jié)合的過(guò)程。特征提取過(guò)程受到遮擋，動(dòng)態(tài)背景，移動(dòng)攝像頭，視角和光照變化等因素的影響而具有很大的挑戰(zhàn)性。其應(yīng)用背景很廣泛，主要集中在智能視頻監(jiān)控，病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，人機(jī)交互，虛擬現(xiàn)實(shí)，智能家居，智能安防，運(yùn)動(dòng)員輔助訓(xùn)練等等。本文作者利用傳感、計(jì)算和通信等技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于行為識(shí)別系統(tǒng)的新型智能手機(jī)，考慮人類活動(dòng)在線辨識(shí)的各個(gè)方面，從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集，到機(jī)器學(xué)習(xí)算法和硬件實(shí)現(xiàn)。

全書(shū)分為3部分，共8章：1.引言：包括作者開(kāi)發(fā)的動(dòng)機(jī)與本書(shū)的主要貢獻(xiàn)，最后給出了參考文獻(xiàn)；第1部分 人類行為的識(shí)別要點(diǎn)，含第2-3章：2.背景：包括環(huán)境智能和輔助生活，如AMI系統(tǒng)及應(yīng)用、可穿戴式傳感器和環(huán)境傳感器等，還介紹了智能手機(jī)的發(fā)展和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)；3.人類活動(dòng)下的傳感和數(shù)據(jù)采集、特征選擇與提取，還介紹了相關(guān)的硬件設(shè)計(jì)工作。第2部分 數(shù)據(jù)采集和離線活動(dòng)識(shí)別，含第4-5章：4.人類活動(dòng)數(shù)據(jù)的生成：包括HAR協(xié)議、數(shù)據(jù)記錄、數(shù)據(jù)處理、特征映射和數(shù)據(jù)集的生成、數(shù)據(jù)驗(yàn)證等內(nèi)容；5.硬件友好行為識(shí)別的固定點(diǎn)算法：包括硬件友好的多類支持向量機(jī)、高頻-SVM和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、類支持向量機(jī)概率估計(jì)等內(nèi)容。第3部分 智能手機(jī)的在線活動(dòng)識(shí)別，含第6-8章：6.在線活動(dòng)識(shí)別的線性支持向量機(jī)模型：包括 L1范數(shù)和L2范數(shù)的支持向量機(jī)的活動(dòng)識(shí)別、 L2的SVM算法、L1L2 SVM配方、線性與非線性支持向量機(jī)等內(nèi)容；7.體位轉(zhuǎn)換意識(shí)的在線識(shí)別：包括體位轉(zhuǎn)換硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)、信號(hào)處理和特征提取、PTAHAR實(shí)驗(yàn)、在線估計(jì)系統(tǒng)誤差和性能評(píng)價(jià)、系統(tǒng)誤差評(píng)價(jià)等；8.結(jié)論：總結(jié)了本書(shū)的研究成果，提出未來(lái)工作的設(shè)想。

本書(shū)探討了解決設(shè)計(jì)過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題的具體思路，如實(shí)時(shí)操作、高精度、低電池消耗與系統(tǒng)不可見(jiàn)性。同時(shí)還為讀者提供了人類活動(dòng)的識(shí)別基本概念綜述，并對(duì)該領(lǐng)域最有影響力的成果做了詳細(xì)分析。本書(shū)內(nèi)容是Politècnica de Catalunya大學(xué)和Genoa大學(xué)互動(dòng)與認(rèn)知環(huán)境伊拉斯謨聯(lián)合博士學(xué)位論文的一部分，可供復(fù)雜系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)、嵌入式軟硬件設(shè)計(jì)、通信等相關(guān)領(lǐng)域的研究人員及學(xué)生閱讀參考。

李亞寧，碩士研究生

（中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所）