作者:刘宏志,吴中海,张兴 单位:上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版:《计算机应用与软件》2013年第09期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJYRJ2013090300 DOC编号:DOCJYRJ2013090309 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于智能手机传感器的基础行为识别方法研究》PDF+DOC2020年第04期 孔菁,郭渊博,刘春辉,王一丰 《基于Android传感器的人体姿态识别方法》PDF+DOC2019年第06期 杨一涛,孙国梓,王壮 《基于协同LSTM神经网络的人体行为识别研究》PDF+DOC2018年第12期 朱连章,陈殿明,郭加树,张红霞 《基于地磁传感器的室内导航解决方案》PDF+DOC2016年第04期 邢珍珍 《基于三轴加速度传感器的人体行为识别研究》PDF+DOC2016年第09期 余杰,杨连贺,焦帅,易明雨,于佃存 《基于手机传感器的室内用户行为识别》PDF+DOC2016年第05期 李晶,黄鹤,邓南山,于广涛,常坤 《揭开微机电(MEMS)传感器在手持式产品设计中的面纱》PDF+DOC2011年第11期 Kenneth P.Foust 《基于CHMMs的自适应行为识别方法》PDF+DOC2014年第10期 李军怀,严其松,王志晓,魏嵬,张璟 《一种基于三维加速度传感器的人体行为识别方法》PDF+DOC2013年第06期 徐川龙,顾勤龙,姚明海 《基于相关性分析的下肢假肢步行模式预识别方法》PDF+DOC2013年第S1期 苟斌,刘作军,赵丽娜,杨鹏
  • 基于传感器的行为识别是环境智能中的一个关键问题,但是“该使用哪些种类的传感器?”以及“每种传感器该使用多少个?”都还是有待解决且具有挑选性的问题。针对这些问题,提出一种基于特征选取的方法来选择传感器。实验结果显示,在OPPORTUNITY标准数据集上,1)相比于加速度传感器和陀螺仪传感器,磁性传感器的识别效果较好;2)只使用被选取的5个最好的磁性传感器特征也能达到和使用全部传感器特征类似的识别准确度。

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