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1、隨著微電子、傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展以及模式識(shí)別理論的不斷成熟,基于MEMS傳感器的人體行為識(shí)別在近些年來得到了研究人員的廣泛關(guān)注?;趥鞲衅鲾?shù)據(jù)的行為識(shí)別方法具有便攜性好、功耗低、抗環(huán)境干擾等優(yōu)勢(shì),在運(yùn)動(dòng)追蹤、人機(jī)交互、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等方面有廣泛的應(yīng)用前景。早期的研究由于缺乏成熟、通用的平臺(tái)型設(shè)備,因此以自行設(shè)計(jì)的穿戴式傳感器設(shè)備為主。而隨著智能手機(jī)等通用移動(dòng)設(shè)備感知、計(jì)算能力的飛速提升,以移動(dòng)設(shè)備作為載體的人體行為識(shí)別也成為了新的研究熱點(diǎn)。但
2、相比傳統(tǒng)的穿戴式設(shè)備,移動(dòng)設(shè)備位置和方向不固定,計(jì)算能力相比桌面平臺(tái)也有很大差距,因此,還存在很多問題需要解決。
本文的研究圍繞以智能手機(jī)為主的通用移動(dòng)設(shè)備展開。為了適應(yīng)移動(dòng)設(shè)備的位置變化,實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率的人體行為識(shí)別,本文采集了不同設(shè)備位置下的多種人體行為對(duì)應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了一種分層的行為識(shí)別方法,該方法中包含了設(shè)備位置分類模型,以及針對(duì)不同設(shè)備位置的行為分類模型,兩種模型依次銜接,通過設(shè)備位置的識(shí)別結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)該位置的行
3、為分類模型,從而給出最終的行為識(shí)別結(jié)果。論文對(duì)上述分類模型進(jìn)行了訓(xùn)練、評(píng)估和分析,并在Android平臺(tái)上對(duì)該分層行為識(shí)別方法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,較之于不分層(即不區(qū)分設(shè)備位置)的識(shí)別方法,本文中的分層行為識(shí)別方法對(duì)人體行為的識(shí)別準(zhǔn)確率提高了8.2%,達(dá)到93.3%。與近年來的類似研究相比,該方法在識(shí)別準(zhǔn)確率保持同等水平的條件下,極大地提升了移動(dòng)設(shè)備在識(shí)別人體行為時(shí)對(duì)設(shè)備位置變化的適應(yīng)能力,能夠自動(dòng)適應(yīng)多達(dá)8種的不
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