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基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究
被引量：
11
1
作者
朱响斌
邱慧玲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第23期1-5,49,共6页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究
被引量：
11
1
作者
朱响斌
邱慧玲
机构
浙江师范大学数理与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第23期1-5,49,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61402418
No.61170108
+10 种基金
No.61503342)
教育部人文社科研究项目(No.12YJCZH142
No.15YJCZH125)
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)
文摘
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
Keywords
human activity recognition
random forest
sparse locality preserving projections
smartphone
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究
朱响斌
邱慧玲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
11
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