本文關(guān)鍵詞：基于智能手機傳感器的無監(jiān)督行為識別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著智能手機的發(fā)展和普及,智能手機在人們生活中發(fā)揮著越來越大的作用,甚至可以說智能手機已經(jīng)完全融入了人們的日常生活,成為人們?nèi)粘Ｉ�、學(xué)習(xí)、娛樂不可或缺的一部分。而智能手機功能的強大、利用智能手機不會增加額外的成本、容易讓人接受的特點也引起了科研人員的關(guān)注,出現(xiàn)了越來越多的基于智能手機的研究。內(nèi)置三軸加速度傳感器的智能手機的發(fā)展和普及,也給人體行為識別帶來了新的發(fā)展契機和發(fā)展方向。在健康保健、運動識別和記錄等方面基于智能手機加速度傳感器的行為識別都有了一定的研究和發(fā)展。本文遵從行為識別從數(shù)據(jù)采集到特征提取再到行為識別這一基本流程,整個實驗使用了日常行為和運動兩大類型的三個數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)采集方面,我們自己開發(fā)了運行在智能手機平臺上的APP,并且邀請了志愿者進行實際采樣。特征提取方面,我們參考其他科研人員的相關(guān)工作,通過自己的實驗,挑選并最終確定了19種特征。在識別算法方面,我們將原本應(yīng)用在PPI生物聚類的MCODE算法運用在了人體行為識別方面,最后達到了還不錯的效果。實驗結(jié)果表明,該方法對日常行為的識別率高于其他五種常用的聚類算法,在競走識別和籃球動作識別上的平均識別率分別是88%和81.7%,這也證明了使用智能手機內(nèi)置的三軸加速度傳感器識別復(fù)雜運動的可行性。
【關(guān)鍵詞】：行為識別 智能手機 加速度傳感器 MCODE算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.53;TP212
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 課題研究意義7-9
• 1.2 基于智能手機傳感器行為識別的發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.3 論文內(nèi)容與章節(jié)安排10-12
• 第二章 行為識別概述12-22
• 2.1 行為識別的分類體系12-19
• 2.1.1 行為識別的方法論劃分12-13
• 2.1.2 基于分類方法的行為識別方法劃分13-16
• 2.1.3 基于具體實現(xiàn)的行為識別方法劃分16-19
• 2.2 行為識別常用特征及特征提取方法19-21
• 2.2.1 基于全局的特征19-20
• 2.2.2 基于局部的特征20
• 2.2.3 基于語義描述的特征20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 行為識別常用聚類算法及評價指標22-29
• 3.1 行為識別常用聚類算法介紹22-26
• 3.1.1 K-means聚類算法22-23
• 3.1.2 K-medoids聚類算法23-24
• 3.1.3 高斯混合模型24-25
• 3.1.4 層次聚類算法25-26
• 3.1.5 譜聚類算法26
• 3.2 評價指標介紹26-28
• 3.2.1 FM-index26-27
• 3.2.2 Adjusted Rand Index27
• 3.2.3 其他指標27-28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第四章 實驗方法設(shè)計29-36
• 4.1 數(shù)據(jù)收集29-32
• 4.2 特征提取32-33
• 4.3 MCODE聚類算法33-35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 第五章 實驗結(jié)果36-45
• 5.1 日常行為識別36-38
• 5.2 競走識別38-41
• 5.3 籃球動作識別41-45
• 第六章 總結(jié)和展望45-47
• 6.1 總結(jié)45
• 6.2 展望45-47
• 參考文獻47-50
• 在學(xué)期間的研究成果50-51
• 致謝51

【相似文獻】

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