本文選題：行為識(shí)別模型 + 位置無(wú)關(guān)��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2015年01期

【摘要】：基于智能手機(jī)的人體行為識(shí)別能用于健康監(jiān)控和個(gè)人運(yùn)動(dòng)管理,針對(duì)不同用戶攜帶手機(jī)的位置和習(xí)慣,分析基于手機(jī)傳感器獲取的三軸加速度信息,從人體不同位置的行為數(shù)據(jù)中提取多種特征,優(yōu)選出與行為相關(guān)度高且與手機(jī)位置相關(guān)度低的特征,構(gòu)建三種決策樹分類模型:(行為位置)矢量模型、位置—行為模型和行為模型,其中行為模型準(zhǔn)確率最高;針對(duì)手機(jī)放置在三種不同位置的混合樣本,其行為判斷準(zhǔn)確率為80.29%,耗時(shí)最短,能有效進(jìn)行用戶行為識(shí)別。
[Abstract]:Human behavior recognition based on smart phone can be used for health monitoring and personal motion management. According to the position and habit of different users carrying mobile phone, the three-axis acceleration information obtained from mobile phone sensor is analyzed. This paper extracts a variety of features from the human body's behavior data in different positions, selects the features with high correlation with behavior and low correlation with mobile phone's position, and constructs three decision tree classification models:: (behavioral position) vector model. The position-behavior model and behavior model have the highest accuracy; for the mobile phone placed in three different locations of mixed samples, the accuracy of behavior judgment is 80.29, the shortest time consuming, can effectively identify user behavior.
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373116) 西安郵電大學(xué)校內(nèi)青年基金資助項(xiàng)目(103-0458)
【分類號(hào)】：TN929.53

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本文編號(hào)：1827045