基于智能手机传感器的行为与身份识别研究
发布时间：2021-01-26 17:24
人类行为识别技术研究通过图像或数据信息描述用户的运动过程和行为方式,对正在发生的事情进行准确的判断与分析,该技术与科学研究密切相关,对模式识别、身份认证和安防预警等领域发展均有益处。随着电子技术发展,智能手机已成为工作生活中不可或缺的一部分,其中集成的多种类传感器硬件不断更新优化与应用程序相互配合,提供更加人性化的功能。因此,对智能手机传感器数据类型与特性的研究为行为与身份识别领域的研究提供了更有效的思路。目前较成功行为识别研究中可识别的行为内容较简单,应用推广的价值较低;其中主要利用的是加速度传感器和陀螺仪的数据,类型单一且数据处理难度大。而在身份识别领域,基于生理特性的识别方法（如指纹和人脸识别）目前已出现篡改或仿造技术,降低了有效性和可靠性。用户表现出的行为特征具有普遍性和唯一性,难以更改或被他人模仿,可以用于安全等级较高的身份认证。针对上述问题,本文利用智能手机传感器数据对行为识别和身份识别方法进行了改进与研究,所取得的主要研究成果如下:1.为改进现有基于智能手机传感器数据的行为识别研究中原始数据利用率低和识别行为内容单一等问题,解决数据采集和识别程序在手机上运行时对手机存储空...
【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
智能手机部分内置传感器这些统称为传感器的配备分布如图2.1所示，它们反映的是智能手机对上述物理值和
识别准确率可接近 96%，精确度、召类行为识别训练和测试的数据集中主要包管近些年来为跨学科、跨领域的众多研究少无法满足高精度识别多种行为的实验要准确率，本章节在对现有智能手机中传感机用户日常行为主要数据特征的四种内置线传感器、距离传感器、加速度传感器、型的多传感器如温度传感器、压力传感器于产生的数据对选定行为识别无标志性影将光线传感器与距离传感器集合为一个模传感器目前最常应用的型号。
行、语音通话、视频通话和闲置)进行识别，忽略同时进行的其他行为。空间占用控制和算法的训练时间在智能手机环境中特别重要，因为设备的输入、输出和存储能力有限，影响用户正常使用手机违背了实验设计的初衷。因此在数据采集模块还需要考虑数据采集的应用程序是否有较低的能量需求，能否导致电池过热或存储限制等问题。一个优秀的采集程序应有较低的能量和数据需求，否则将导致电池过热和存储数据限制等问题而影响手机的使用。因此该类应用程序资源利用的程度如何调整才可能被广泛接纳采用，也是未来工作需要考虑的重要问题。现有智能手机中的传感器按照许可的权限等级可分为无需许可的传感器和需许可的传感器两大类，具体情况如下：(1) 无需许可的传感器(no-permission-imposed sensors)：无需许可的传感器可定义为不需要任何用户许可或权限就可激活且一旦激活便长时间处于活动状态可时刻提供数据，应用程序获取数据时也不需要任何用户的授权。这类传感器也称为面向数据的传感器，因为它们提供的是具体数值来反应用户活动情况。(2) 需许可的传感器(permission-imposed sensors)：需许可传感器是指需要用户明确授权后应用程序才可访问或开启的传感器，通常在首次安装某些应用程序时会主动提醒用户是否授予开启、调用等功能权限。这些传感器用逻辑状态(开/关)来表示不同的用户行为，因此也称这类传感器为逻辑导向的传感器。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机内置多传感器的瞬时心率估计[J]. 李相泽,蒲宝明,杨东升,于旭蕾,王帅. 哈尔滨工程大学学报. 2018(04)
[2]基于Android的嵌入式系统综合实验设计[J]. 王斯盾,琚生根. 实验技术与管理. 2017(12)
[3]基于类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法[J]. 刘冠群,罗桂琼,谭平. 计算机工程. 2017(12)
[4]基于足底压力分析系统对青年人行走步态特征稳定性的研究[J]. 佟苏洋,和焕胤,汤澄清. 四川警察学院学报. 2017(06)
[5]分类算法在手机取证中的应用[J]. 肖程望,卢军,余力耕. 电子设计工程. 2017(22)
[6]基于改进MLN的人类活动识别新方法[J]. 苏雷,李冠宇,田广强. 计算机工程与应用. 2017(17)
[7]生物识别技术的类别及其在身份识别中的应用[J]. 王俊山,张文明. 河南科技. 2017(15)
[8]基于随机森林算法的多维情境特征活动识别[J]. 刘克强,汪云甲,陈锐志,褚天行. 测绘通报. 2017(07)
[9]基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究[J]. 朱响斌,邱慧玲. 计算机工程与应用. 2016(23)
[10]基于传感器数据的人类活动识别研究[J]. 王金甲,孔德明,刘建波,王晓敏,洪文学. 高技术通讯. 2016(02)
硕士论文
[1]基于智能手机的人体步态识别及其应用[D]. 侯东谷.电子科技大学 2018
本文编号：3001525
【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
智能手机部分内置传感器这些统称为传感器的配备分布如图2.1所示，它们反映的是智能手机对上述物理值和
识别准确率可接近 96%，精确度、召类行为识别训练和测试的数据集中主要包管近些年来为跨学科、跨领域的众多研究少无法满足高精度识别多种行为的实验要准确率，本章节在对现有智能手机中传感机用户日常行为主要数据特征的四种内置线传感器、距离传感器、加速度传感器、型的多传感器如温度传感器、压力传感器于产生的数据对选定行为识别无标志性影将光线传感器与距离传感器集合为一个模传感器目前最常应用的型号。
行、语音通话、视频通话和闲置)进行识别，忽略同时进行的其他行为。空间占用控制和算法的训练时间在智能手机环境中特别重要，因为设备的输入、输出和存储能力有限，影响用户正常使用手机违背了实验设计的初衷。因此在数据采集模块还需要考虑数据采集的应用程序是否有较低的能量需求，能否导致电池过热或存储限制等问题。一个优秀的采集程序应有较低的能量和数据需求，否则将导致电池过热和存储数据限制等问题而影响手机的使用。因此该类应用程序资源利用的程度如何调整才可能被广泛接纳采用，也是未来工作需要考虑的重要问题。现有智能手机中的传感器按照许可的权限等级可分为无需许可的传感器和需许可的传感器两大类，具体情况如下：(1) 无需许可的传感器(no-permission-imposed sensors)：无需许可的传感器可定义为不需要任何用户许可或权限就可激活且一旦激活便长时间处于活动状态可时刻提供数据，应用程序获取数据时也不需要任何用户的授权。这类传感器也称为面向数据的传感器，因为它们提供的是具体数值来反应用户活动情况。(2) 需许可的传感器(permission-imposed sensors)：需许可传感器是指需要用户明确授权后应用程序才可访问或开启的传感器，通常在首次安装某些应用程序时会主动提醒用户是否授予开启、调用等功能权限。这些传感器用逻辑状态(开/关)来表示不同的用户行为，因此也称这类传感器为逻辑导向的传感器。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机内置多传感器的瞬时心率估计[J]. 李相泽,蒲宝明,杨东升,于旭蕾,王帅. 哈尔滨工程大学学报. 2018(04)
[2]基于Android的嵌入式系统综合实验设计[J]. 王斯盾,琚生根. 实验技术与管理. 2017(12)
[3]基于类Haar特征模板匹配的多镜头步态识别算法[J]. 刘冠群,罗桂琼,谭平. 计算机工程. 2017(12)
[4]基于足底压力分析系统对青年人行走步态特征稳定性的研究[J]. 佟苏洋,和焕胤,汤澄清. 四川警察学院学报. 2017(06)
[5]分类算法在手机取证中的应用[J]. 肖程望,卢军,余力耕. 电子设计工程. 2017(22)
[6]基于改进MLN的人类活动识别新方法[J]. 苏雷,李冠宇,田广强. 计算机工程与应用. 2017(17)
[7]生物识别技术的类别及其在身份识别中的应用[J]. 王俊山,张文明. 河南科技. 2017(15)
[8]基于随机森林算法的多维情境特征活动识别[J]. 刘克强,汪云甲,陈锐志,褚天行. 测绘通报. 2017(07)
[9]基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究[J]. 朱响斌,邱慧玲. 计算机工程与应用. 2016(23)
[10]基于传感器数据的人类活动识别研究[J]. 王金甲,孔德明,刘建波,王晓敏,洪文学. 高技术通讯. 2016(02)
硕士论文
[1]基于智能手机的人体步态识别及其应用[D]. 侯东谷.电子科技大学 2018
本文编号：3001525
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