基于手機(jī)的行為識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，計(jì)算機(jī)的應(yīng)用已經(jīng)延伸到了各個(gè)領(lǐng)域，特別是在人工智能與模式識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了很好的實(shí)際應(yīng)用成果。近些年來，作為人工智能與模式識(shí)別的新興領(lǐng)域人體行為識(shí)別受到了領(lǐng)域?qū)＜业膹V泛關(guān)注?，F(xiàn)階段，對(duì)于人體行為識(shí)別研究基本上有兩個(gè)方向:一是對(duì)視覺數(shù)據(jù)的人體行為識(shí)別，二是對(duì)硬件傳感器的人體行為識(shí)別。
　　基于視覺的人體運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別相對(duì)發(fā)展的時(shí)間較長，理論研究也相對(duì)更加成熟，但是基于視覺的人體運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別需要采集視頻圖

2、像作為數(shù)據(jù)源，受外界條件比如光線的影響較大導(dǎo)致后續(xù)的特征提取不能很好的表達(dá)行為動(dòng)作的關(guān)鍵辨識(shí)度。相比較而言，基于硬件傳感器的人體行為識(shí)別通過傳感器硬件采集數(shù)據(jù)，受到外界干擾較小，處理的復(fù)雜度也相對(duì)較低。除此之外，隨著硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，傳感器等硬件成本越來越低，不同類型的傳感器嵌入到移動(dòng)設(shè)備當(dāng)中，特別是近些年來逐漸普及的安卓智能手機(jī)?，F(xiàn)階段普及的智能手機(jī)嵌入了多種傳感器，不同種類的傳感器監(jiān)測和記錄了手機(jī)用戶的日常行為，為了有效的利用這些

3、有用的數(shù)據(jù)，基于手機(jī)的用戶行為識(shí)別變得更加具有研究價(jià)值。
　　本文首先論述了行為識(shí)別的研究現(xiàn)狀及基于手機(jī)行為識(shí)別的研究的優(yōu)勢(shì)及意義，其次給出了基于手機(jī)的行為識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的整體框架以及每個(gè)部分的具體實(shí)現(xiàn)功能，第三給出了行為識(shí)別中的主要研究內(nèi)容和文中用到的行為識(shí)別算法: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型和K近鄰算法的識(shí)別模型。最后，通過實(shí)際數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)等過程，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和分析進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)合整個(gè)的實(shí)現(xiàn)過程并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)