基于智能手机传感器和SC-HMM算法的行为识别

摘要

在获取智能手机传感器信号的基础上,提出一种基于谱聚类和隐Markov模型的日常行为识别算法.该方法利用智能手机获取的加速度、地理位置和接受信号强度等数据,结合谱聚类分析和隐Markov模型学习,能有效地对用户日常行为进行自动识别.实验结果表明,在真实的手机数据集中,该方法具有较高的准确度.