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摘 要
Abstract
第 1 章 绪 论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于非穿戴传感器的人体活动识别
1.2.2 基于穿戴传感器的人体活动识别
1.2.3 多用户行为感知研究现状
1.2.4 现有研究的不足
1.3 本文的主要研究内容
1.4 本文组织结构
第 2 章 活动识别相关方法和技术
2.1.1 时序数据特征提取
2.1.2 时序数据分类方法
2.2 群体行为识别方法
2.2.1 特征级融合方法
2.2.2 聚类算法
2.3 本章小结
第 3 章 基于预分类与历史活动分析的轻量级人体活动识别方法
3.1 概述
3.2 轻量级活动识别框架
3.3 轻量级活动识别方法研究
3.3.1 基于遗传算法的时序数据特征选择方法
3.3.2 基于时域特征的活动预分类
3.3.3 基于历史活动分析的自适应采样频率活动识别算法
3.4.1 公开数据集上验证
3.4.2 Android平台上实验设置
3.4.3 识别准确率
3.4.4 能耗与延迟
3.4.5 轻量级活动识别方法与相关研究成果对比
3.5 本章小结
第 4 章 基于特征融合与聚类分析的群体行为识别方法
4.1 概述
4.2 群体行为识别框架
4.3 群体行为识别方法研究
4.3.1 个体活动识别与活动特征提取
4.3.2 行为特征融合
4.3.3 基于聚类分析的群体行为识别
4.4.1 实验设置
4.4.2 运动数据采集与个体活动特征提取
4.4.3 特征融合与群体行为识别
4.4.4 决策窗口大小对群体行为识别准确率的影响
4.4.5 基于加速度计的群体行为识别与其他数据来源的识别方法对比
4.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
