人體行為識別近些年已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的熱點,通過計算機對用戶行為信息的分析,在不同應(yīng)用場景更好的服務(wù)人類。其中,計算機視覺相關(guān)研究占據(jù)著主導(dǎo)位置。但近些年,隨著各類可穿戴傳感器技術(shù)的發(fā)展,通過使用慣性傳感器（如加速度計和陀螺儀）進行行為識別逐步成為這一領(lǐng)域的熱點研究項目。人體日常行為識別包括初始數(shù)據(jù)的收集與處理,特征的選擇與提取,以及分類器的設(shè)計與決策。其中,特征工程是其核心問題之一,提取有效的特征不僅能夠提高其識別精度,更能簡化算法,提高算法的穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的基于慣性可穿戴傳感器的日常人體行為識別研究中,特征往往采用加速度和角速度的統(tǒng)計信息,如均值、方差、幅值、峰度、偏度和相關(guān)系數(shù)等離散數(shù)據(jù)。而人體日常行為是連續(xù)且有周期性的,離散型數(shù)據(jù)并不能反映出人體運動的連續(xù)性。因此,本文圍繞周期性人體日常行為,通過對連續(xù)行為的研究,采用合理的特征和合適的分類算法。其一,在日常行為過程中,運動是連續(xù)且不間斷的,而由運動捕捉系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)卻是離散的。通過分析人體日常行為,提出了一種基于函數(shù)型數(shù)據(jù)時間序列建模的單傳感器日常行為識別方法。首先,通過使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法,對周期性日常行為的運動捕捉... 

【文章來源】：安慶師范大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

天貓無人超市中的意圖識別

運動捕捉技術(shù)及設(shè)備

基于慣性傳感器的HAR

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2988902