南华大学计算机学院2篇研究成果被国际顶级学术会议UbiComp/IMWUT 2026录用

湖南日报·新湖南客户端10月10日讯（通讯员 肖扬）近期，计算机科学与普适计算领域国际顶级学术会议UbiComp/IMWUT 2026（中国计算机学会推荐国际学术会议A类，CCF-A）录用结果揭晓，南华大学计算机学院万亚平教授，朱涛、聂明星等老师带领的科研团队共有2篇研究成果被接收。研究内容覆盖可穿戴人类活动识别持续学习、时间序列基础模型、智能鞋垫稀疏感知及人体姿态重建等方向，展现了学院在人工智能与智能感知交叉领域的最新研究进展，为学校学科高质量发展提供了有力支撑。

论文《UniHAR-IL: Drift-Compensated Continual HAR with Frozen Foundation Models and Prototype-Space Alignment》由肖扬、吴沅龙、聂明星、朱涛、万亚平完成。该研究提出一种面向长期可穿戴人类活动识别的无回放增量学习框架（UniHAR-IL），重点解决新活动持续到来时的灾难性遗忘与表示漂移问题。该方法基于冻结的时间序列基础模型构建稳定特征空间，仅通过轻量级共享Adapter进行增量适配，并引入特征蒸馏约束以抑制模型更新带来的特征漂移。该研究设计Activity Drift Compensation Network（ADCN），学习历史与当前特征空间之间的非线性映射，对旧类别原型进行动态补偿；同时采用统一分类器重训练，重新校正新旧类别决策边界，缓解类别增量过程中的分类偏置。针对可穿戴设备佩戴方向变化造成的数据分布偏移，方法还引入随机旋转增强以提升方向鲁棒性。实验在UWave、PAMAP2、DSA、Capture-24-subset和HHAR等多个公开数据集及多种持续学习设置上取得领先结果，验证了UniHAR-IL在长期可穿戴智能感知场景中的有效性与应用潜力，也为智慧健康、运动监测和康复评估等应用提供了新的持续学习思路。

论文《KineSole: Kinematic-Aware Pose Reconstruction from Sparse Commercial In-Shoe Sensors》由余量、朱涛、卢祥清、廖兆平、邱祺、陈立明、万亚平完成。KineSole是一个基于商用智能鞋垫重建人体姿态的框架，每个鞋垫配备四个压力点及一个三轴加速度计。为支持这一硬件环境下的研究，该团队构建并公开发布了KineSTEP数据集，该数据集包含来自20名参与者的850,000多帧同步帧，涵盖38种活动场景，并附有SMPL标准标注。KineSole专注于基于足部-地面交互的关节姿态重建，重点关注与足底压力及足部动力学紧密耦合的身体关节运动。为在稀疏感知条件下研究时间一致性，该模型结合了时间编码、支持感知关节标记解码、核心优先姿态推理以及拓扑引导的运动学优化。实验表明，KineSole可作为KineSTEP研究中一种有效的感知专用基准模型，相较于重新实现的鞋垫基线模型，其在姿态重建精度和时间一致性方面均有显著提升。这些结果证明，具备厂商原始数据访问权限的商用鞋垫，在此受限感知环境下，仍可有效支持局部关节姿态重建。

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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