一种位置无关的多模型移动用户行为识别方法

发布时间：2018-01-25 07:03

  本文关键词： 行为识别 特征相似度 位置无关 极速学习机　出处：《计算机应用研究》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对智能手机佩戴位置多样性对移动用户行为识别结果的影响,提出一种位置无关的多模型移动用户行为识别方法。该方法通过计算手机加速度传感器所采集到的行为信号在不同佩戴位置的特征相似度,与预先计算的不同佩戴位置特征相似度进行比较,并采用相似度最大的位置特征作为测试样本,利用极速学习机(extreme learning machine,ELM)分类器对移动用户行为进行识别。实验结果证明,相对于不区分佩戴位置的行为识别方法,该方法可将识别准确率提高11%,是一种有效的移动用户行为识别方法。
[Abstract]:Aiming at the influence of the diversity of smart phone wearing position on the mobile user behavior identification results. A location-independent multi-model mobile user behavior recognition method is proposed, which calculates the similarity of the behavior signals collected by the mobile acceleration sensor in different wearing positions. Compared with the pre-calculated similarity of different wearing features, the location feature with the largest similarity is used as the test sample. The extreme learning machine (ELM) classifier is used to identify the behavior of mobile users. Compared with the behavior recognition method which does not distinguish the wearing position, the method can improve the recognition accuracy by 11%. It is an effective mobile user behavior recognition method.
【作者单位】： 西安邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373166) 工业和信息化部通信软科学研究计划项目(15R23)
【分类号】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 人体行为识别是人工智能与模式识别领域内一个热门研究方向,主要分为基于视频的人体行为识别和基于加速度传感器的人体行为识别两个方向[1,2]。随着智能手机的大规模普及和移动互联网的快速发展,加速度传感器已成为智能手机的内置传感器,这就使利用智能手机来构建人体行为识别

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本文编号：1462315