[发明专利]住户行为辨识系统与住户行为辨识方法

权利要求书

1.一种住户行为辨识系统，用于辨识一目标住户以及一非目标住户于一区域内的行为，该住户行为辨识系统包括：

一存储装置，储存有一非目标住户模型以及一目标住户模型；以及

一处理器，电性连接于该存储装置且用于接收一第一测试数据，该第一测试数据包含多个传感器于一当前时间的一当前权重以及一当前触发状态，该处理器依据该非目标住户模型以及该第一测试数据判断该非目标住户于该当前时间的行为，并依据该非目标住户于该当前时间的行为、该第一测试数据以及该非目标住户模型调降部分的该当前权重以形成一更新权重，以产生包含该更新权重及该当前触发状态的一第二测试数据，且依据该目标住户模型以及该第二测试数据判断该目标住户于该当前时间的行为。

2.如权利要求1所述的住户行为辨识系统，还包括一取像装置，该取像装置电性连接于该处理器以及该存储装置，该取像装置提取该非目标住户在一过往期间的行为以及提取该目标住户在该过往期间的行为以产生相异的多个影像，该过往期间发生于该当前时间之前。

3.如权利要求2所述的住户行为辨识系统，其中这些传感器在该过往期间产生一训练数据，该训练数据包含这些传感器于该过往期间的过往权重以及过往触发状态、该目标住户在该过往期间的行为、以及该非目标住户在该过往期间的行为，该处理器依据一学习算法、该过往权重、该过往触发状态以及该非目标住户在该过往期间的行为产生该非目标住户模型，以及该处理器依据该学习算法、该过往权重、该过往触发状态以及该目标住户在该过往期间的行为产生该目标住户模型。

4.如权利要求3所述的住户行为辨识系统，其中该学习算法包含隐马尔可夫模型、判定树、贝氏算法、条件随机域或支持向量机。

5.如权利要求1所述的住户行为辨识系统，其中该更新权重包含一第一权重以及一第二权重，该第一权重的值为1，而第二权重的值小于1且大于0，而该第二权重所对应的传感器由该非目标住户的行为所触发。

6.一种住户行为辨识方法，用于辨识一非目标住户以及一目标住户于一区域内的行为，该住户行为辨识方法由一住户行为辨识系统来执行，该住户行为辨识系统包含一存储装置以及一处理器，且该存储装置储存有一非目标住户模型以及一目标住户模型，该住户行为辨识方法包括：

以该处理器接收多个传感器所传送的一第一测试数据，而该第一测试数据包含这些传感器于一当前时间的一当前权重以及一当前触发状态；

以该处理器依据该非目标住户模型以及该第一测试数据判断该非目标住户于该当前时间的行为；

以该处理器依据该非目标住户于该当前时间的行为、该第一测试数据以及该非目标住户模型来调降部分的该当前权重以形成一更新权重，以产生包含该更新权重及该当前触发状态的一第二测试数据；以及

以该处理器依据该目标住户模型以及该第二测试数据判断该目标住户于该当前时间的行为。

7.如权利要求6所述的住户行为辨识方法，其中该更新权重包含一第一权重以及一第二权重，该第一权重的值为1，而第二权重的值小于1且大于0，而该第二权重所对应的传感器由该非目标住户的行为所触发。

8.如权利要求6所述的住户行为辨识方法，还包括在传送该第一测试数据之前，通过一取像装置提取该非目标住户以及该目标住户在一过往期间的行为以产生多个相异的影像。

9.如权利要求6所述的住户行为辨识方法，还包括以该处理器通过一学习算法以及一训练数据以产生该非目标住户模型以及该目标住户模型，其中该训练数据包含这些传感器于过往期间的过往权重以及过往触发状态、该目标住户在该过往期间的行为、以及该非目标住户在该过往期间的行为。

10.如权利要求9所述的住户行为辨识方法，其中该学习算法包含隐马尔可夫模型、判定树、贝氏算法、条件随机域或支持向量机。