Affiliation of Author(s):计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院

Journal:盐城工学院学报(自然科学版)

Key Words:用户行为识别;方向传感器;三轴加速度传感器;决策树;SVM分类器;

Abstract:基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。

Translation or Not:no

Date of Publication:2017-09-20

Co-author:庄姝颖

Correspondence Author:Pi Dechang