潘宇欣 鄭彬 張龍 于鵬飛 徐漢川

摘 要：在居家養(yǎng)老服務(wù)中，如何獲取老人居家活動，是精確主動為老人提供居家服務(wù)的關(guān)鍵問題。本文以居家養(yǎng)老服務(wù)為研究背景，首先分析了居家養(yǎng)老服務(wù)中活動的類別，以及各類活動所包含的行為。然后建立了老人居家行為識別問題模型，闡述了使用情境感知技術(shù)來獲取老人行為的解決思路，進而提出了基于隨機森林和行為相似性的兩層行為識別算法。最后通過大量實驗驗證了算法的正確性與性能。本文提出的行為識別算法能夠準確識別老人行為，其準確率可達到95.59%，效果優(yōu)于同類其它方法。

關(guān)鍵詞： 居家養(yǎng)老服務(wù);情境感知;行為識別;隨機森林;行為相似性

【Abstract】 In home-based care service， how to precisely obtain behaviors of the elderly is a key issue to provide high-quality home services for them. Thus， this paper studies the types of activities in home-based care service and the relationship between activities and behaviors. Afterwards， the paper proposes a model of behavior recognition for the elderly at home and decides to use context-aware techniques to obtain the behavior of the elderly. Then， a two-layer behavior recognition algorithm based on Random Forest and behavioral similarity is proposed. Finally， the paper conducts a series of experiments to show the correctness and performance of the algorithm. The proposed algorithm for elderly people in this paper can accurately identify the behavior， and the accuracy rate is over 95.59%， which is better than other methods.

【Key words】 ?home-based care service; context awareness; behavior recognition; Random Forest; behavioral similarity

0 引 言

全球面臨著人口老齡化問題，空巢老人群體逐漸增多，養(yǎng)老問題日益嚴重，中國政府大力發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)，其中居家養(yǎng)老的發(fā)展能夠有效地解決老人的大多不便和困難，并有效緩解社會養(yǎng)老機構(gòu)不足的問題。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和服務(wù)計算技術(shù)的結(jié)合，能夠更精準地感知老人的需求，以提供更優(yōu)質(zhì)快捷的服務(wù)。老人群體中的顯式需求易于獲得，隱式需求則需要利用物聯(lián)網(wǎng)中的情境感知技術(shù)。一般來講，情境感知計算包含4個基本步驟，分別是：情境獲取、情境建模、情境推理和情境分發(fā)。其中，情境獲取過程處于整個情境感知的最初階段，其準確度影響后續(xù)過程，是十分重要的一環(huán)。通過各類傳感器可以獲取大部分情境信息，但仍然不足以完全支持對老人行為的準確識別。

行為信息獲取中的一項重要支撐技術(shù)是對人體行為的感知識別技術(shù)，從而使其能根據(jù)老人的行為來提供服務(wù)。行為識別可以被視為模式識別的一個熱門分支。傳統(tǒng)的模式識別方法已經(jīng)取得了巨大成就，采用機器學習算法對人類行為進行分類預測，例如決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型等[1-2]。但是現(xiàn)有研究中仍然存在問題：大部分研究沒有關(guān)注行為存在的多樣性與相似性的特點。很明顯，因為每個用戶都是個性化的，不同用戶在做相同行為時是不同的，同一用戶的同種行為由于受到諸如壓力、疲勞程度、情感狀態(tài)、環(huán)境因素等在內(nèi)的一些因素影響，也會有差別，表現(xiàn)出多樣性。但同時多個行為間又具有相似性，容易混淆。而這些是影響識別準確率的重要因素。

因此，本文以居家養(yǎng)老服務(wù)為背景，針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于隨機森林和行為相似性的兩層老人居家行為識別算法，實現(xiàn)老人居家行為信息的準確獲取。對此擬做研究論述如下。

1 相關(guān)工作

解決老年人的日常安全與看護問題，是行為識別研究的一個主要目的與應(yīng)用方向。文獻[3]提出了一種層次行為識別系統(tǒng)來識別獨居老人生活中的異常活動（如胸痛、頭痛、嘔吐、暈厥等）。通過自動定期監(jiān)測系統(tǒng)來確保老人的安全，并改善獨居老人的生活質(zhì)量，降低醫(yī)療保健成本。文獻[4]則關(guān)注老年人日?；顒?，有助于醫(yī)生或家人了解其活動規(guī)律及運動量，提高醫(yī)生對健康評價的準確性，以制定更合適的康復治療策略。文獻[5]設(shè)計一種采用 3軸加速度傳感器和陀螺儀的可穿戴式摔倒識別、報警系統(tǒng)，以監(jiān)護老年人活動、及時用手機報警，能迅速開展摔倒后的救助工作。文獻[6]提出了一種基于可穿戴式投影儀的步態(tài)輔助系統(tǒng)，老年人走路時，系統(tǒng)識別步態(tài)姿勢并會在地上投影出預期位置，有效但低成本地幫助老年人步行。

在識別方法上，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)定義活動的表示，傳統(tǒng)方法多是分為2類。對此可得闡釋分述如下。

（1）基于邏輯。要監(jiān)視的每個行為都有明確的規(guī)則編碼，即相關(guān)參數(shù)的允許值的范圍。大多數(shù)采用基于邏輯的方法的系統(tǒng)使用決策樹，通過逐步縮小可以表示的行為范圍來對數(shù)據(jù)進行分類[7]。

（2）基于概率。每個行為都通過一個模型來表示，通過在存儲的模型中使用傳感器數(shù)據(jù)進行概率距離度量比較來進行分類。大多數(shù)解決方案采用隱馬爾可夫模型[6，8]或高斯混合建模[9-10]。

實驗時，將數(shù)據(jù)集隨機分成4種規(guī)模的數(shù)據(jù)集，即：數(shù)據(jù)集1（原數(shù)據(jù)集的四分之一）、數(shù)據(jù)集2（原數(shù)據(jù)集的四分之二）、數(shù)據(jù)集3（原數(shù)據(jù)集的四分之三）、數(shù)據(jù)集4（原數(shù)據(jù)集大?。?。分別在這4種規(guī)模的數(shù)據(jù)集下進行實驗，從特征數(shù)對算法的影響以及行為相似性提高算法的性能角度分析本文算法性能，并將本文算法與原數(shù)據(jù)集算法進行算法性能的對比分析，以及與其它機器學習算法進行對比分析驗證隨機森林算法的優(yōu)越性。

4.2 評價指標

基于隨機森林的老人行為算法的性能使用準確度（Accuracy）、Kappa系數(shù)和均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）這3個性能指標進行評估。研究推得性能指標的定義概述如下。

4.3 算法性能分析

為了證明隨機森林（Random Forest，RF）的優(yōu)越性，同其它相關(guān)分類算法對比，選擇多層感知機MLP（Multi-Layer Perceptron）、決策樹中的J48、樸素貝葉斯NB（Naive Bayesian）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN（Bayesian Network）、和支持向量機SVM中十分流行的序列最小優(yōu)化SMO（Sequence Minimal Optimization）算法等方法進行實驗，分別采用10-折交叉驗證的方式運行各方法50次，計算各種方法的準確率、Kappa系數(shù)和均方根誤差性能指標均值。各方法性能對比如圖4所示。

從圖4可見，在所有數(shù)據(jù)集下，隨機森林的老人行為識別的準確率最高，Kappa系數(shù)也最高，同時其均方根誤差最低。隨機森林的優(yōu)越性主要體現(xiàn)在這是一種集成學習的方法，結(jié)合多個決策樹的結(jié)果而決策出推理結(jié)果。因此，本文選擇隨機森林算法作為初步識別老人行為方法。

在機器學習中，特征的選擇十分重要，本文的特征是基于統(tǒng)計學進行選擇，候選特征有最大值、最小值、平均值、標準差、四分位數(shù)-Q1、四分位數(shù)-Q2、四分位數(shù)-Q3、眾數(shù)、極值差、平均值個數(shù)、中程數(shù)、變異系數(shù)、方差、偏態(tài)、峰態(tài)等。本文初步探索特征對算法準確率的影響，通過不同的特征組合運行算法，在4種數(shù)據(jù)集上運行，得出不同特征提取下的基于隨機森林的老人行為算法的平均準確率如圖5所示。

從圖5可知，當特征數(shù)逐漸增多時，算法的準確率逐步提升，但特征數(shù)達到一定數(shù)目時，算法的準確性達到峰值，即特征數(shù)為11時效果最好，此后選取的特征數(shù)再增加時，算法的準確率不變。隨著特征數(shù)的增加，算法耗時也有所增加。因此，選取合適的特征數(shù)及特征組合既能夠保證準確率，又能減低算法耗時。

在對數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進行預處理，提取特征后，使用訓練集進行模型訓練，再使用測試集測試算法。其中，數(shù)據(jù)1算法準確率為92.31%，相應(yīng)的混淆矩陣如圖6所示。

從圖6可知，躺下行為容易判斷成其它行為，如梳頭、散步，刷牙容易推斷成梳頭、起來、坐下等。根據(jù)位置和行為的相關(guān)性，通過分析隨機森林的混淆矩陣，設(shè)置位置行為相關(guān)值，利用行為相似性來校驗老人行為，進而準確更正識別的行為。與此同時，在數(shù)據(jù)集1上運行算法50次，對每種行為識別的準確率取平均值，得出本文算法與未使用行為相似性的隨機森林算法的每種行為準確率對比如圖7所示，2層算法的行為識別的平均準確率為95.59%。

從圖7可知，隨機森林算法中老人行為中的刷牙、散步、喝水、倒水、躺下、吃飯等行為的識別準確率較高，坐下和起床的行為識別準確率較低。隨機森林算法每種行為識別的準確率不同，在引入行為相似性后，通過位置時間與行為關(guān)聯(lián)性的檢驗以及通過行為相似性來更正行為，能夠提高普通行為識別準確率，尤其是起床行為。

將本文算法在4種規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行多次試驗，得到算法的平均性能如圖8所示。

從圖8中可知，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，算法的準確率會提升，但是數(shù)據(jù)規(guī)模達到一定程度后，數(shù)據(jù)的準確率并不會增加。

ADL數(shù)據(jù)集采集者Dyana提出了一個識別行為的框架[19]，依靠高斯混合回歸建立活動模型，具體為基于馬氏距離利用GMM和GMR建模的特性來實現(xiàn)簡單的運行時識別，該方法識別了7種人體運動。本文方法與數(shù)據(jù)中使用的方法進行對比，結(jié)果如圖9所示。

由圖9中可知，本文方法準確率高于Dyana提出的方法，并且可識別的行為比原數(shù)據(jù)方法多。通過分析，可能的原因有3點，具體表述如下。

（1）本文采用多個統(tǒng)計特征值，比單一數(shù)值更能反映數(shù)據(jù)表達的含義。

（2）本文使用隨機森林方法，集成多個模型采用投票的方式判斷行為，比純粹的單一數(shù)學模型的識別效果要好。

（3）本文利用行為的相似性進一步更正行為，能夠消除個別行為識別率低的情況，這種方法進一步提高了算法整體的準確率。

5 結(jié)束語

本文以居家養(yǎng)老服務(wù)為背景，通過使用基于隨機森林和行為相似性的兩層老人居家行為識別算法實現(xiàn)了老人行為情境信息的獲取，并通過實驗與分析，挑選了11個統(tǒng)計學特征，在算法準確率為92.31%的隨機森林上、接著又引入行為相似性后進一步提升至95.59%，證明了通過位置時間與行為關(guān)聯(lián)性的檢驗以及行為相似性更正行為，能夠提高普遍行為識別準確率。本文的后續(xù)工作可概述為如下2個方面，即：

（1）擴展問題模型，增加獲取的傳感器數(shù)據(jù)類型和規(guī)模，以進一步提升識別準確率和適用范圍。

（2）將識別算法同老人居家需求的推理以及服務(wù)主動提供技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)更深層次的應(yīng)用。

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