基于智能手机传感器的人体活动识别

发布时间：2017-11-08 19:05

  本文关键词：基于智能手机传感器的人体活动识别

  更多相关文章： 活动识别 加速度 陀螺仪 统计学习模型

【摘要】：人体活动识别是上下文感知系统及其应用中一个具有挑战性的研究问题。目前,关于人体活动识别的研究主要使用一些基于监督学习或半监督学习的统计方法来构建识别模型。然而,考虑到识别活动类型本身具有的复杂性和多样性,当前的人体活动识别系统不能取得较好的识别效果。针对这一问题,通过智能手机的三维加速度和陀螺仪传感器信息来提取人体活动的特征向量,选择四种典型的统计学习方法(分别是K-近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯网络以及基于朴素贝叶斯网络的Ada Boost算法)分别创建人体活动的识别模型,最后通过模型决策得到最优的人体活动识别模型。实验结果表明,通过模型决策选择的识别模型对人体活动识别准确率达到92%,取得很好的识别效果。
【作者单位】： 上海商业发展研究院;上海巨岩信息科技有限公司;
【分类号】：TP391.41;TP242
【正文快照】： 1引言适计算的发展,尤其是部署在日常生活用品的微型传感人体活动包括一系列具有丰富含义的肢体运动,如器的普及,使得人体活动识别获得了越来越多的关注。手指、手、手臂、头、面部或身体等姿态或运动模式,是一此外,随着智能手机用户数量不断增长,基于智能手机种表达人的行为

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本文编号：1158417