基于RFID和深度學(xué)習(xí)的人體行為識(shí)別研究

　　本書是一部專注于無(wú)線射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法在人體行為識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用的專著。本書的核心主題是探索如何通過RFID技術(shù)捕獲數(shù)據(jù)，并利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)環(huán)境中人體行為的準(zhǔn)確識(shí)別。這一研究對(duì)于智能監(jiān)控、健康監(jiān)護(hù)、人機(jī)交互等多個(gè)領(lǐng)域具有重要的實(shí)際意義。本書首先介紹了研究背景，然后詳細(xì)闡述了RFID和人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)。第三至第六章聚焦于RFID室內(nèi)定位技術(shù)和行為識(shí)別，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)方法、卷積網(wǎng)絡(luò)和對(duì)比學(xué)習(xí)的應(yīng)用，以及針對(duì)標(biāo)簽無(wú)附著和小樣本場(chǎng)景的解決方案。第七章和第八章探討了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和大語(yǔ)言模型的手指軌跡識(shí)別，以及對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和孿生網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別算法。本書結(jié)合理論與實(shí)踐，提供了全面的技術(shù)視角，并在第九章進(jìn)行了總結(jié)和未來(lái)研究方向的展望，為讀者提供了一個(gè)全面的技術(shù)視角。

　　楊律青 · 著廈門大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，信息學(xué)院學(xué)位評(píng)定分委員會(huì)委員、信息學(xué)院軟件工程系（軟件工程中心）主任、物聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)研發(fā)中心主任，廈門大學(xué)數(shù)字城市與人工智能實(shí)驗(yàn)室主任。兼學(xué)位中心特邀論文評(píng)審專家、廈門市信息化項(xiàng)目評(píng)審專家，雙師型教師。 林凡 · 著林凡，廈門大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，平潭研究院院長(zhǎng)，哈佛大學(xué)訪問學(xué)者。發(fā)表SCI論文50余篇，主持多項(xiàng)國(guó)家級(jí)課題。在科技成果轉(zhuǎn)化方面經(jīng)驗(yàn)豐富，孵化多家高新技術(shù)企業(yè)。 隆思煒 · 著隆思煒，廈門大學(xué)人工智能研究院在讀碩士研究生，本科畢業(yè)于中央財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)，研究方向?yàn)榛赗FID的人體行為識(shí)別和室內(nèi)定位算法。