發(fā)布時(shí)間：2017-05-19 21:18

  本文關(guān)鍵詞：基于傳感器的人體行為識(shí)別技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著微電子、傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展以及模式識(shí)別理論的不斷成熟,基于MEMS傳感器的人體行為識(shí)別在近些年來得到了研究人員的廣泛關(guān)注。基于傳感器數(shù)據(jù)的行為識(shí)別方法具有便攜性好、功耗低、抗環(huán)境干擾等優(yōu)勢(shì),在運(yùn)動(dòng)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(tái)型設(shè)備,因此以自行設(shè)計(jì)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(dòng)設(shè)備感知、計(jì)算能力的飛速提升,以移動(dòng)設(shè)備作為載體的人體行為識(shí)別也成為了新的研究熱點(diǎn)。但相比傳統(tǒng)的穿戴式設(shè)備,移動(dòng)設(shè)備位置和方向不固定,計(jì)算能力相比桌面平臺(tái)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(dòng)設(shè)備展開。為了適應(yīng)移動(dòng)設(shè)備的位置變化,實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率的人體行為識(shí)別,本文采集了不同設(shè)備位置下的多種人體行為對(duì)應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了一種分層的行為識(shí)別方法,該方法中包含了設(shè)備位置分類模型,以及針對(duì)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(shí)別結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)該位置的行為分類模型,從而給出最終的行為識(shí)別結(jié)果。論文對(duì)上述分類模型進(jìn)行了訓(xùn)練、評(píng)估和分析,并在Android平臺(tái)上對(duì)該分層行為識(shí)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(shí)別方法,本文中的分層行為識(shí)別方法對(duì)人體行為的識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率保持同等水平的條件下,極大地提升了移動(dòng)設(shè)備在識(shí)別人體行為時(shí)對(duì)設(shè)備位置變化的適應(yīng)能力,能夠自動(dòng)適應(yīng)多達(dá)8種的不同設(shè)備位置。
【關(guān)鍵詞】：人體行為識(shí)別 位置識(shí)別 移動(dòng)設(shè)備 傳感器數(shù)據(jù) 分層方法
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-22
• 1.1 課題背景及意義14-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究成果16-20
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 1.4 本文的內(nèi)容與組織21-22
• 2 人體行為識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介22-36
• 2.1 引言22
• 2.2 人體行為識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)22-23
• 2.3 傳感器數(shù)據(jù)采集23-25
• 2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)25-28
• 2.5 特征提取與特征約減28-32
• 2.5.1 特征提取28-29
• 2.5.2 特征約減29-32
• 2.6 分類識(shí)別32-35
• 2.7 本章小結(jié)35-36
• 3 傳感器數(shù)據(jù)的采集和處理36-54
• 3.1 引言36
• 3.2 傳感器原始數(shù)據(jù)的采集36-44
• 3.2.1 數(shù)據(jù)采集流程36-37
• 3.2.2 移動(dòng)設(shè)備和傳感器的選擇37-39
• 3.2.3 預(yù)定義的設(shè)備位置和人體行為類別39-41
• 3.2.4 數(shù)據(jù)采集軟件設(shè)計(jì)41-42
• 3.2.5 數(shù)據(jù)采集42-44
• 3.3 傳感器數(shù)據(jù)的處理44-52
• 3.3.1 傳感器數(shù)據(jù)的校正和去噪44-46
• 3.3.2 生成數(shù)據(jù)計(jì)算46-48
• 3.3.3 數(shù)據(jù)分割48-50
• 3.3.4 特征提取50-52
• 3.4 本章小節(jié)52-54
• 4 分層的人體行為識(shí)別方法與設(shè)備位置識(shí)別54-66
• 4.1 引言54
• 4.2 分層的人體行為識(shí)別方法54-56
• 4.3 設(shè)備位置分類模型56-64
• 4.3.1 決策樹分類模型56-59
• 4.3.2 決策樹的剪枝59-60
• 4.3.3 位置分類模型的訓(xùn)練與評(píng)估60-64
• 4.4 本章小結(jié)64-66
• 5 人體行為分類模型的構(gòu)建66-80
• 5.1 引言66
• 5.2 基于支持向量機(jī)的人體行為識(shí)別66-75
• 5.2.1 支持向量機(jī)分類模型66-69
• 5.2.2 多類別分類策略69-70
• 5.2.3 行為分類模型的特征選擇70-72
• 5.2.4 分類模型的訓(xùn)練及評(píng)估72-75
• 5.3 過渡行為的識(shí)別75-77
• 5.4 基于Android的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)77-78
• 5.5 本章小結(jié)78-80
• 6 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 本文總結(jié)80-81
• 6.2 展望81-82
• 參考文獻(xiàn)82-87
• 作者簡(jiǎn)歷87
• 讀碩期間的科研成果87

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