基于Android手機(jī)的行為識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用，基干傳感器的人體行為識別技術(shù)在居家養(yǎng)老、智慧生活活等領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景，因此基于傳感器的行為識別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用收到了廣泛關(guān)注。目前，人體行為識別研究根據(jù)信息獲取方式可分為兩類：一類基于計(jì)算機(jī)視覺，另一類基于傳感器。其中，基于計(jì)算機(jī)視覺的行為識別雖然識別準(zhǔn)確率高，但會侵犯用戶隱私，同時(shí)也更易受外界環(huán)境影響。如光照等，而基于傳感器的方式能夠克服這問題，更易為人們所接受。由于加速度傳感器與人體運(yùn)動息息

2、相關(guān)，且大部分Android手機(jī)已內(nèi)置加速度、陀螺儀等傳感器，故本文采用Android平臺，利用Android手機(jī)內(nèi)置三軸加速度傳感器開展了人體行為識別系統(tǒng)的研究與開發(fā)工作。
　　論文首先介紹了系統(tǒng)開發(fā)中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，如Android平臺、RESTful、Eucalyptus云平臺等。然后，介紹了基于智能手機(jī)加速度傳感器的人體行為識別方法模型，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和識別算法等。其中，數(shù)據(jù)采集基于Android智能手

3、機(jī)內(nèi)置的三軸加速度傳感器，采集多個(gè)用戶的上樓、下樓、步行和站立等四種基本動作；在數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取中，采用平滑、刪除孤立點(diǎn)和加窗等方法對原始的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過50％的重疊進(jìn)行窗口劃分后提取均值、方差、軸間相關(guān)系數(shù)、偏度和峰度等5類特征作為特征向量進(jìn)行行為識別；在識別階段采用K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯和支持向量機(jī)等方法進(jìn)行了識別模型的訓(xùn)練和實(shí)驗(yàn)測試及分析。接著，詳細(xì)介紹了基于Android的行為識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程，系統(tǒng)包括采