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发布时间：2023-02-19 18:30:06 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
异常行为识别在医疗健康和其他相关领域已经引起了很大的关注，特别是对老年人的身心健康，坠落事故的高风险，它导致的疾病已经引起越来越多的关注。 目前，本文开发的基于坠落检测技术的设备可以有效实时地监控坠落事件的发生，并帮助受伤人员接受急救。 然而，对于坠落检测和监控，传统方法的内置分类器尽管可以达到一个相对高的检测正确率，但是其误报率过高，进一步地，由于异常行为的传感器数据在真实应用中很稀少，这种方法必须面对这种不平衡问题。
监督学习的异常检测方法依靠将数据分类，而非监督技术希望对数据进行解释与理解。 多分类异常检测技术基本思路为训练一个多分类器用于区分正常及异常多类样本。 模型分类两部分，特征提取网络及分类网络。
异常检测 (Outlier Detection),顾名思义,是识别与正常数据不同的数据,与预期 行为 差异大的数据。 通俗的来说,就是发现与大部分对象不同的对象,也就是离群点,一般规定数据具有“正常”模型,而 异常 被认为是与这个正常模型的偏差。 在实际应...
