基于傳感器的人體行為識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著微電子、傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展以及模式識別理論的不斷成熟，基于MEMS傳感器的人體行為識別在近些年來得到了研究人員的廣泛關(guān)注?；趥鞲衅鲾?shù)據(jù)的行為識別方法具有便攜性好、功耗低、抗環(huán)境干擾等優(yōu)勢，在運(yùn)動追蹤、人機(jī)交互、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等方面有廣泛的應(yīng)用前景。早期的研究由于缺乏成熟、通用的平臺型設(shè)備，因此以自行設(shè)計的穿戴式傳感器設(shè)備為主。而隨著智能手機(jī)等通用移動設(shè)備感知、計算能力的飛速提升，以移動設(shè)備作為載體的人體行為識別也成為了新的研究熱點(diǎn)。但

2、相比傳統(tǒng)的穿戴式設(shè)備，移動設(shè)備位置和方向不固定，計算能力相比桌面平臺也有很大差距，因此，還存在很多問題需要解決。
　　本文的研究圍繞以智能手機(jī)為主的通用移動設(shè)備展開。為了適應(yīng)移動設(shè)備的位置變化，實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率的人體行為識別，本文采集了不同設(shè)備位置下的多種人體行為對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)，設(shè)計了一種分層的行為識別方法，該方法中包含了設(shè)備位置分類模型，以及針對不同設(shè)備位置的行為分類模型，兩種模型依次銜接，通過設(shè)備位置的識別結(jié)果選擇對應(yīng)該位置的行

3、為分類模型，從而給出最終的行為識別結(jié)果。論文對上述分類模型進(jìn)行了訓(xùn)練、評估和分析，并在Android平臺上對該分層行為識別方法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn)。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，較之于不分層（即不區(qū)分設(shè)備位置）的識別方法，本文中的分層行為識別方法對人體行為的識別準(zhǔn)確率提高了8.2％，達(dá)到93.3％。與近年來的類似研究相比，該方法在識別準(zhǔn)確率保持同等水平的條件下，極大地提升了移動設(shè)備在識別人體行為時對設(shè)備位置變化的適應(yīng)能力，能夠自動適應(yīng)多達(dá)8種的不