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基于随机森林和行为相似性的老人居家行为识别方法
摘要：
老年人居家生活质量的提高已经成为社会关注的重点，而行为识别技术能够对老人的日常生活行为进行监测和识别，提高老年人的健康保障。本文提出了一种基于随机森林和行为相似性的老人居家行为识别方法，该方法以实现老年人的安全和便利为目的，能够准确快速地识别出老人的常规行为，并能够发现异常行为进行及时处理。实验结果表明，本方法在老人居家行为识别方面具有较高的可行性和准确性。
关键词：老年人；随机森林；行为相似性；居家行为识别
Abstract：
Theimprovementofthequalityoflifeoftheelderlylivingathomehasbecomeafocusofsocialattention,whilebehaviorrecognitiontechnologycanmonitorandidentifythedailylivingbehaviorsoftheelderly,andimprovethehealthcareoftheelderly.Thispaperproposesamethodofelderlyhomebehaviorrecognitionbasedonrandomforestandbehaviorsimilarity,whichaimstoachievethesafetyandconvenienceoftheelderly,canaccuratelyandquicklyidentifytheroutinebehaviorsoftheelderly,andcandiscoverabnormalbehaviorstobedealtwithintime.Theexperimentalresultsshowthatthismethodhashighfeasibilityandaccuracyintherecognitionofelderlyhomebehavior.
Keywords:elderly;randomforest;behaviorsimilarity;homebehaviorrecognition
一、背景
我国老龄化社会越来越严峻，老年人的照护问题日益凸显。老年人的居家生活质量直接影响其身心健康，因此老年人的居家生活需求得到了越来越大的关注。居家行为识别技术可以对老人的日常生活行为进行监测和识别，提高老年人的健康保障。老年人居家行为识别技术的核心目标是通过传感器等设备获取的老人生活实时数据，对老年人常规行为和异常行为进行快速准确的分析和识别，提高老年人生活的质量和安全。
二、相关研究
老年人居家行为识别技术是目前研究的热点之一，国内外研究者采用多种技术手段对老年人的居家行为进行监测和识别。如单片机和传感器等硬件设备的结合，以及计算机视觉技术和深度学习等算法技术的应用。研究表明，基于行为识别技术的老人居家环境监测能够有效提高老年人的生活质量和健康保障。
三、方法论
本文提出了一种基于随机森林和行为相似性的老人居家行为识别方法。这种方法有效地结合了数学统计和计算机学习，并利用多种行为相似性度量方法来实现对老年人日常行为的监测和识别，提高老年人的生活质量和安全性。该方法主要包括以下步骤：
1、传感器信号采集：通过传感器等设备获取老人居家生活的各项实时数据，包括老人日常行为的时间、位置、活动类型、心率等。
2、数据预处理：对采集的数据进行滤波和降噪处理，提取特征向量和分类标签等特征信息。
3、行为相似性计算：基于不同距离度量方法（如欧几里德距离、余弦相似度、马氏距离等），对预处理后的数据进行行为相似性计算，并得出不同行为之间的相似性得分。
4、随机森林建模：采用随机森林算法进行模型训练和分类，建立老人日常行为分类模型。
5、行为识别实现：通过随机森林模型对老人居家行为进行识别和分类，实现老人居家行为监测和识别，可及时发现和处理异常行为。
四、实验结果
本文采用UCI老人居家环境监测数据集进行实验，评估了基于行为相似性和随机森林算法的老人居家行为识别方法的识别准确率。实验结果表明，该方法对于老人的日常生活行为具有较高的识别精度和可靠性，在老人居家行为监测和识别方面具有很好的应用前景和推广价值。
五、结论
本文通过研究和分析老人居家行为监测和识别技术的发展现状和前沿技术，提出了一种基于随机森林和行为相似性的老人居家行为识别方法，该方法能够准确快速地识别出老人的常规行为，并能够发现异常行为进行及时处理，能够提高老年人的居家生活质量和安全性。在实验中，该方法表现出了较高的准确率和可靠性，具有良好的应用前景和推广价值。