基于传感器的人体行为识别技术研究

发布时间：2017-05-19 21:18

  本文关键词：基于传感器的人体行为识别技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着微电子、传感器技术的迅速发展以及模式识别理论的不断成熟,基于MEMS传感器的人体行为识别在近些年来得到了研究人员的广泛关注。基于传感器数据的行为识别方法具有便携性好、功耗低、抗环境干扰等优势,在运动追踪、人机交互、增强现实等方面有广泛的应用前景。早期的研究由于缺乏成熟、通用的平台型设备,因此以自行设计的穿戴式传感器设备为主。而随着智能手机等通用移动设备感知、计算能力的飞速提升,以移动设备作为载体的人体行为识别也成为了新的研究热点。但相比传统的穿戴式设备,移动设备位置和方向不固定,计算能力相比桌面平台也有很大差距,因此,还存在很多问题需要解决。本文的研究围绕以智能手机为主的通用移动设备展开。为了适应移动设备的位置变化,实现高准确率的人体行为识别,本文采集了不同设备位置下的多种人体行为对应的传感器数据,设计了一种分层的行为识别方法,该方法中包含了设备位置分类模型,以及针对不同设备位置的行为分类模型,两种模型依次衔接,通过设备位置的识别结果选择对应该位置的行为分类模型,从而给出最终的行为识别结果。论文对上述分类模型进行了训练、评估和分析,并在Android平台上对该分层行为识别方法进行了代码实现。实验结果表明,较之于不分层(即不区分设备位置)的识别方法,本文中的分层行为识别方法对人体行为的识别准确率提高了8.2%,达到93.3%。与近年来的类似研究相比,该方法在识别准确率保持同等水平的条件下,极大地提升了移动设备在识别人体行为时对设备位置变化的适应能力,能够自动适应多达8种的不同设备位置。
【关键词】：人体行为识别 位置识别 移动设备 传感器数据 分层方法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP212
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-22
• 1.1 课题背景及意义14-16
• 1.2 国内外研究成果16-20
• 1.3 本文的研究内容与创新点20-21
• 1.4 本文的内容与组织21-22
• 2 人体行为识别技术简介22-36
• 2.1 引言22
• 2.2 人体行为识别系统结构22-23
• 2.3 传感器数据采集23-25
• 2.4 数据预处理技术25-28
• 2.5 特征提取与特征约减28-32
• 2.5.1 特征提取28-29
• 2.5.2 特征约减29-32
• 2.6 分类识别32-35
• 2.7 本章小结35-36
• 3 传感器数据的采集和处理36-54
• 3.1 引言36
• 3.2 传感器原始数据的采集36-44
• 3.2.1 数据采集流程36-37
• 3.2.2 移动设备和传感器的选择37-39
• 3.2.3 预定义的设备位置和人体行为类别39-41
• 3.2.4 数据采集软件设计41-42
• 3.2.5 数据采集42-44
• 3.3 传感器数据的处理44-52
• 3.3.1 传感器数据的校正和去噪44-46
• 3.3.2 生成数据计算46-48
• 3.3.3 数据分割48-50
• 3.3.4 特征提取50-52
• 3.4 本章小节52-54
• 4 分层的人体行为识别方法与设备位置识别54-66
• 4.1 引言54
• 4.2 分层的人体行为识别方法54-56
• 4.3 设备位置分类模型56-64
• 4.3.1 决策树分类模型56-59
• 4.3.2 决策树的剪枝59-60
• 4.3.3 位置分类模型的训练与评估60-64
• 4.4 本章小结64-66
• 5 人体行为分类模型的构建66-80
• 5.1 引言66
• 5.2 基于支持向量机的人体行为识别66-75
• 5.2.1 支持向量机分类模型66-69
• 5.2.2 多类别分类策略69-70
• 5.2.3 行为分类模型的特征选择70-72
• 5.2.4 分类模型的训练及评估72-75
• 5.3 过渡行为的识别75-77
• 5.4 基于Android的系统实现77-78
• 5.5 本章小结78-80
• 6 总结与展望80-82
• 6.1 本文总结80-81
• 6.2 展望81-82
• 参考文献82-87
• 作者简历87
• 读硕期间的科研成果87

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李宁;须德;傅晓英;袁玲;;结合人体运动特征的行为识别[J];北京交通大学学报;2009年02期

2 张伟东;陈峰;徐文立;杜友田;;基于阶层多观测模型的多人行为识别[J];清华大学学报(自然科学版);2009年07期

3 吴联世;夏利民;罗大庸;;人的交互行为识别与理解研究综述[J];计算机应用与软件;2011年11期

4 申晓霞;张桦;高赞;薛彦兵;徐光平;;一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法[J];光电子.激光;2013年08期

5 郑胤;陈权崎;章毓晋;;深度学习及其在目标和行为识别中的新进展[J];中国图象图形学报;2014年02期

6 曾青松;余明辉;贺卫国;李玲;;一种行为识别的新方法[J];昆明理工大学学报(理工版);2009年06期

7 谷军霞;丁晓青;王生进;;基于人体行为3D模型的2D行为识别[J];自动化学报;2010年01期

8 李英杰;尹怡欣;邓飞;;一种有效的行为识别视频特征[J];计算机应用;2011年02期

9 王新旭;;基于视觉的人体行为识别研究[J];中国新通信;2012年21期

10 王忠民;曹栋;;坐标转换在移动用户行为识别中的应用[J];北京邮电大学学报;2014年S1期

中国重要会议论文全文数据库 前7条

1 苗强;周兴社;於志文;倪红波;;一种非觉察式的睡眠行为识别技术研究[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

2 齐娟;陈益强;刘军发;;基于多模信息感知与融合的行为识别[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

3 方帅;曹洋;王浩;;视频监控中的行为识别[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

4 黄紫藤;吴玲达;;监控视频中简单人物行为识别研究[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

5 安国成;罗志强;李洪研;;改进运动历史图的异常行为识别算法[A];第八届中国智能交通年会优秀论文集——智能交通与安全[C];2013年

6 王忠民;曹栋;;坐标转换在移动用户行为识别中的应用研究[A];2013年全国通信软件学术会议论文集[C];2013年

7 刘威;李石坚;潘纲;;uRecorder:基于位置的社会行为自动日志[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

中国重要报纸全文数据库 前4条

1 李晨光;导入CIS要注意什么？[N];河北经济日报;2001年

2 农发行鹿邑支行党支部书记 行长 刘永贞;发行形象与文化落地农[N];周口日报;2007年

3 东林;行为识别新技术让监控没有“死角”[N];人民公安报;2007年

4 田凯　徐蕊 李政育 信木祥;博物馆安全的国际经验[N];中国文物报;2014年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 邵延华;基于计算机视觉的人体行为识别研究[D];重庆大学;2015年

2 仝钰;基于条件随机场的智能家居行为识别研究[D];大连海事大学;2015年

3 冯银付;多模态人体行为识别技术研究[D];浙江大学;2015年

4 姜新波;基于三维骨架序列的人体行为识别研究[D];山东大学;2015年

5 何卫华;人体行为识别关键技术研究[D];重庆大学;2012年

6 吴秋霞;复杂场景下的人体行为识别[D];华南理工大学;2012年

7 于成龙;基于视频的人体行为识别关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

8 王亮;基于判别模式学习的人体行为识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年

9 付朝霞;基于视频流的人体目标检测与行为识别研究[D];中北大学;2013年

10 赵海勇;基于视频流的运动人体行为识别研究[D];西安电子科技大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 唐小琴;基于全局和局部运动模式的人体行为识别研究[D];西南大学;2015年

2 胡秋扬;可穿戴式个人室内位置和行为监测系统[D];浙江大学;2015年

3 陈钰昕;基于时空特性的人体行为识别研究[D];燕山大学;2015年

4 任亮;智能车环境下车辆典型行为识别方法研究[D];长安大学;2015年

5 金泽豪;并行化的人体行为识别方法研究与实现[D];华南理工大学;2015年

6 王呈;穿戴式多传感器人体日常活动监测系统设计与实现[D];南京理工大学;2015年

7 王露;基于稀疏时空特征的人体行为识别研究[D];苏州大学;2015年

8 于静;基于物品信息和人体深度信息的行为识别研究[D];山东大学;2015年

9 章瑜;人体运动行为识别相关方法研究[D];南京师范大学;2015年

10 赵扬;家庭智能空间下基于行走轨迹的人体行为理解[D];山东大学;2015年

  本文关键词：基于传感器的人体行为识别技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：379880