基于RFID和深度學習的人體行為識別研究

　　本書是一部專注于無線射頻識別（RFID）技術和深度學習算法在人體行為識別領域應用的專著。本書的核心主題是探索如何通過RFID技術捕獲數據，并利用深度學習算法進行分析，以實現對室內環(huán)境中人體行為的準確識別。這一研究對于智能監(jiān)控、健康監(jiān)護、人機交互等多個領域具有重要的實際意義。本書首先介紹了研究背景，然后詳細闡述了RFID和人工智能的基礎知識。第三至第六章聚焦于RFID室內定位技術和行為識別，包括多模態(tài)數據方法、卷積網絡和對比學習的應用，以及針對標簽無附著和小樣本場景的解決方案。第七章和第八章探討了基于生成對抗網絡和大語言模型的手指軌跡識別，以及對抗網絡和孿生網絡的行為識別算法。本書結合理論與實踐，提供了全面的技術視角，并在第九章進行了總結和未來研究方向的展望，為讀者提供了一個全面的技術視角。

　　楊律青 · 著廈門大學教授、博士生導師，信息學院學位評定分委員會委員、信息學院軟件工程系（軟件工程中心）主任、物聯網與信息技術研發(fā)中心主任，廈門大學數字城市與人工智能實驗室主任。兼學位中心特邀論文評審專家、廈門市信息化項目評審專家，雙師型教師。 林凡 · 著林凡，廈門大學教授、博士生導師，平潭研究院院長，哈佛大學訪問學者。發(fā)表SCI論文50余篇，主持多項國家級課題。在科技成果轉化方面經驗豐富，孵化多家高新技術企業(yè)。 隆思煒 · 著隆思煒，廈門大學人工智能研究院在讀碩士研究生，本科畢業(yè)于中央財經大學信息管理與信息系統專業(yè)，研究方向為基于RFID的人體行為識別和室內定位算法。