基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究

摘要：

运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用。目前，大多数的分类方法识别率都不高，尤其是在医疗服务领域。为了提高行为活动的识别准确率，先利用稀疏局部保持投影降维，将实验的数据集进行特征约简得到最优的实验特征子集，再用随机森林集成分类器完成了人类行为识别。实验结果证明，该方法不仅明显地降低了实验的特征数量，而且提高了整体精确度。

关键词：人类行为识别、随机森林、稀疏局部保持投影、智能手机

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61402418，No.61170108，No.61503342；教育部人文社科研究项目No.12YJCZH142，No.15YJC-ZH125；浙江省公益技术研究社会发展项目No.2016C33168；浙江省自然科学基金No.LY13F020017，No.LY15F020013， No.LQ13F020007，No.LY16F030002，No.LQ16F020002；信息网络安全公安部重点实验室一般项目资助No.C15610；上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放基金No.AGK2013003。

在线出版日期：2016-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-5,49