作者：陈茜,史殿习,杨若松 单位：华北计算技术研究所 出版：《》 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKXTS2016060010 DOC编号：DOCKXTS2016060019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于智能手机感知数据的心理压力评估方法》PDF+DOC2019年第03期 王丰,王亚沙,王江涛,熊昊一,赵俊峰,张大庆 《基于手机放置变化的步态识别》PDF+DOC2016年第21期 杨文辉,杨明静 《面向动作捕捉的非线性时间序列预测方法研究》PDF+DOC2018年第07期 黄天羽,郭芸莹 《基于智能手机传感器数据的人类行为识别研究》PDF+DOC2016年第23期 朱响斌,邱慧玲 《基于手机加速度器和螺旋仪的室内运动状态分类》PDF+DOC 吕峰,杨恒新,马梓翔,Stefan Poslad 《基于随机森林算法的多维情境特征活动识别》PDF+DOC2017年第07期 刘克强,汪云甲,陈锐志,褚天行 《一种基于智能手机传感器数据的地图轮廓生成方法》PDF+DOC2020年第07期 陶涛,孙玉娥,陈冬梅,杨文建,黄河,罗永龙 《多源数据融合高时空分辨率晴雨分类》PDF+DOC 匡秋明,杨雪冰,张文生,何险峰,惠建忠 《基于神经网络的动作识别方法分析》PDF+DOC2019年第04期 刘伟静,杨明静 《智能机器人水果采摘识别系统设计》PDF+DOC2014年第09期 朱霞,陈仁文,夏桦康,章飘艳

    • 针对目前基于智能手机的情绪识别研究中所用数据较为单一，不能全面反应用户行为模式，进而不能真实反应用户情绪这一问题展开研究，基于智能手机从多个维度全面收集反应用户日常行为的细粒度感知数据，采用多维数据特征融合方法，利用支持向量机(support vector machine，SVM)、随机森林(random forest)等6种分类方法，基于离散情绪模型和环状情绪模型两种情绪分类模型，对12名志愿者的混合数据和个人数据分别进行情绪识别，并进行了对比实验。实验结果表明，该全面反应用户行为的多维数据特征融合方法能够很好地对用户的情绪进行识别，其中使用个人数据进行情绪识别的准确率最高可达到79.78%，而且环状情感模型分类结果明显优于离散分类模型。

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