基于智能手機的活動識別和身份識別技術研究.pdf

1、隨著內置了多種傳感器的智能手機的廣泛普及和使用，智能手機已經成為一個集通信、計算以及感知于一體的移動計算平臺。利用智能手機內置的傳感器如加速度傳感器和陀螺儀傳感器可以獲取內容豐富的傳感數據，如何基于加速度傳感器和陀螺儀傳感器進行人的日?；顒幼R別和身份識別是目前移動感知領域研究的熱點和難點問題。
　　論文針對基于智能手機慣性傳感器數據的活動識別和身份識別問題展開研究，在對相關技術研究基礎上，基于無監(jiān)督特征學習方法，提出了一種慣性傳感

2、器數據特征提取方法；在此基礎上，將這種特征提取方法應用到活動識別和身識別當中進行實驗驗證。論文的主要研究內容和貢獻如下：
　?。?）針對現有的特征提取方法依賴于領域知識以及可能造成重要信息的損失等缺點，結合慣性傳感器數據的內在特性，提出了一種基于無監(jiān)督特征學習技術的慣性傳感器數據特征提取方法，該方法首先使用無監(jiān)督特征學習方法學習多個特征映射，而后再將所有特征映射拼接起來形成最終的特征計算方法，其特點是能自動地從數據中學習特征的表示

3、方法，從而避免了手工設計的特征的一些缺點，并且從理論和實驗上證驗證了該方法的有效性。
　?。?）為了評估所提出的特征提取方法在活動識別中的優(yōu)劣，本文基于三種常用無監(jiān)督模型提取了三種特征，使用C4.5算法、樸素貝葉斯方法和支持向量機SVM算法進行活動識別，并與其他的常用特征進行比較。實驗結果表明，本文所提出的特征提取方法所提出的特征在準確率上要高于其他特征。
　?。?）通過對基于智能手機的身份識別的關鍵技術進行研究，提出了一種