基于Android手機的行為識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能手機的廣泛應用，基干傳感器的人體行為識別技術在居家養(yǎng)老、智慧生活活等領域具有良好的應用前景，因此基于傳感器的行為識別系統(tǒng)的研究與應用收到了廣泛關注。目前，人體行為識別研究根據(jù)信息獲取方式可分為兩類：一類基于計算機視覺，另一類基于傳感器。其中，基于計算機視覺的行為識別雖然識別準確率高，但會侵犯用戶隱私，同時也更易受外界環(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動息息

2、相關，且大部分Android手機已內置加速度、陀螺儀等傳感器，故本文采用Android平臺，利用Android手機內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)中涉及的關鍵技術，如Android平臺、RESTful、Eucalyptus云平臺等。然后，介紹了基于智能手機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、機內置的三軸加速度傳感器，采集多個用戶的上樓、下樓、步行和站立等四種基本動作；在數(shù)據(jù)預處理及特征提取中，采用平滑、刪除孤立點和加窗等方法對原始的加速度數(shù)據(jù)進行處理，通過50％的重疊進行窗口劃分后提取均值、方差、軸間相關系數(shù)、偏度和峰度等5類特征作為特征向量進行行為識別；在識別階段采用K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯和支持向量機等方法進行了識別模型的訓練和實驗測試及分析。接著，詳細介紹了基于Android的行為識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn)過程，系統(tǒng)包括采