基于移動設備運動傳感器的人體行為識別算法研究.pdf

1、可穿戴計算以一種“人機交互”的新型計算模式，實現(xiàn)了人類社會與信息環(huán)境、物理環(huán)境的連通，在軍事、公共衛(wèi)生、電子消費、體育、教育等眾多領域都有著廣泛的應用，現(xiàn)已成為學術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點。
　　人體行為識別技術(shù)是可穿戴計算中重要的研究分支。本文針對基于運動傳感器的人體行為識別算法開展創(chuàng)新性工作，對加速度傳感器的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理，機器學習分類模型以及行為識別算法展開研究，主要研究內(nèi)容包括:
　　(1)探索了利用智能手機內(nèi)置的

2、運動傳感器采集人體行為活動數(shù)據(jù)，對獲得的三軸加速度傳感器數(shù)據(jù)進行預處理，去除噪聲并對數(shù)據(jù)進行片段分割;
　　(2)針對人體行為活動中典型的行走、上樓、下樓、坐、站立和跌倒這六種行為，分別進行了時域和頻域特征提取，并對這六個行為的時域和頻域特征兩兩對比分析，得到了更深層次的特征區(qū)分細節(jié)，建立了各人體行為活動的特征數(shù)據(jù)集;
　　(3)在傳統(tǒng)人體行為識別支持向量機模型的基礎上，將支持向量分類機與二次核函數(shù)理論相結(jié)合，通過理論分析構(gòu)