近日，2018级博士生李辉楚吴（导师肖江副教授）的论文 “InFit: Combination Movement Recognition For Intensive Fitness Assistant Via Wi-Fi”被 IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC) 录用。

近年来，出于对健康生活的追求以及隐私安全的考虑，利用无线信号追踪健身动作并提供评论和建议的虚拟健身助手受到了很多的关注。最先进的健身助手可以高效且精确的识别具有离散和重复运动模式的简单元运动（例如俯卧撑和深蹲）。然而，这些面向元动作的系统很难扩展到动作更加多样灵活的组合运动。组合动作由多个不同的元动作组成，既具有组合顺序的多样性又继承了元运动的连续性。为识别组合动作，当前的方法需要付出难以估量的数据收集成本，而且无法做出有效的评估。为此，论文提出了InFit，一种面向组合动作的Wi-Fi健身辅助系统。首先，提出了一种新型的数据增强方法，即基于元动作缝合的虚拟样本生成（SVSG），通过生成虚拟组合动作来降低训练数据收集成本。其次，设计了一个两阶段的组合动作识别模型，将组合动作识别分解为多个子任务以进一步降低训练开销。最后，提出了一系列面向组合动作的评估标准来评估组合动作的完成质量。实验结果表明，InFit的识别准确率可以达到94%。当组合动作的训练样本为零时，InFit的准确率相比最先进的方法高出40%。此外，SVSG同样可以为具有相似感知任务的健身辅助系统提供增强。

IEEE Transactions on Mobile Computing是国际移动计算领域顶级期刊，每年出版12期，旨在传播移动计算相关领域的最新研究和开发成果。2022年影响因子是6.075，属于中国计算机学会CCF A类期刊。

（通讯员：李辉楚吴）