基于智能手机传感器的无监督行为识别研究

发布时间：2017-05-24 12:18

  本文关键词：基于智能手机传感器的无监督行为识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着智能手机的发展和普及,智能手机在人们生活中发挥着越来越大的作用,甚至可以说智能手机已经完全融入了人们的日常生活,成为人们日常生活、学习、娱乐不可或缺的一部分。而智能手机功能的强大、利用智能手机不会增加额外的成本、容易让人接受的特点也引起了科研人员的关注,出现了越来越多的基于智能手机的研究。内置三轴加速度传感器的智能手机的发展和普及,也给人体行为识别带来了新的发展契机和发展方向。在健康保健、运动识别和记录等方面基于智能手机加速度传感器的行为识别都有了一定的研究和发展。本文遵从行为识别从数据采集到特征提取再到行为识别这一基本流程,整个实验使用了日常行为和运动两大类型的三个数据集。在数据采集方面,我们自己开发了运行在智能手机平台上的APP,并且邀请了志愿者进行实际采样。特征提取方面,我们参考其他科研人员的相关工作,通过自己的实验,挑选并最终确定了19种特征。在识别算法方面,我们将原本应用在PPI生物聚类的MCODE算法运用在了人体行为识别方面,最后达到了还不错的效果。实验结果表明,该方法对日常行为的识别率高于其他五种常用的聚类算法,在竞走识别和篮球动作识别上的平均识别率分别是88%和81.7%,这也证明了使用智能手机内置的三轴加速度传感器识别复杂运动的可行性。
【关键词】：行为识别 智能手机 加速度传感器 MCODE算法
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.53;TP212
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 课题研究意义7-9
• 1.2 基于智能手机传感器行为识别的发展现状9-10
• 1.3 论文内容与章节安排10-12
• 第二章 行为识别概述12-22
• 2.1 行为识别的分类体系12-19
• 2.1.1 行为识别的方法论划分12-13
• 2.1.2 基于分类方法的行为识别方法划分13-16
• 2.1.3 基于具体实现的行为识别方法划分16-19
• 2.2 行为识别常用特征及特征提取方法19-21
• 2.2.1 基于全局的特征19-20
• 2.2.2 基于局部的特征20
• 2.2.3 基于语义描述的特征20-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第三章 行为识别常用聚类算法及评价指标22-29
• 3.1 行为识别常用聚类算法介绍22-26
• 3.1.1 K-means聚类算法22-23
• 3.1.2 K-medoids聚类算法23-24
• 3.1.3 高斯混合模型24-25
• 3.1.4 层次聚类算法25-26
• 3.1.5 谱聚类算法26
• 3.2 评价指标介绍26-28
• 3.2.1 FM-index26-27
• 3.2.2 Adjusted Rand Index27
• 3.2.3 其他指标27-28
• 3.3 本章小结28-29
• 第四章 实验方法设计29-36
• 4.1 数据收集29-32
• 4.2 特征提取32-33
• 4.3 MCODE聚类算法33-35
• 4.4 本章小结35-36
• 第五章 实验结果36-45
• 5.1 日常行为识别36-38
• 5.2 竞走识别38-41
• 5.3 篮球动作识别41-45
• 第六章 总结和展望45-47
• 6.1 总结45
• 6.2 展望45-47
• 参考文献47-50
• 在学期间的研究成果50-51
• 致谢51

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