智能计算机与应用
智能計算機與應用
지능계산궤여응용
Computer Study
2015年
3期
46-48
,共3页
Android手机%传感器数据%SVM%运动状态识别
Android手機%傳感器數據%SVM%運動狀態識彆
Android수궤%전감기수거%SVM%운동상태식별
现阶段科技技术的发展进步,智能手机的功能越来越强大,手机上也集成了多种传感器模块,而手机的便于携带使用,功能强大等特性使得手机在相比于个人电脑和可穿戴设备上有着明显的优势.本文通过分析智能手机传感器采集到的用户运动状态数据,使用SVM多分类方法,来识别用户的运动状态.本文实验采用交叉验证方法,实验结果良好,能够很好地说明识别用户运动状态的准确率比较高.本文的下一个方向是结合MYO手环的手部识别,来更好更多地区分人的运动状态.
現階段科技技術的髮展進步,智能手機的功能越來越彊大,手機上也集成瞭多種傳感器模塊,而手機的便于攜帶使用,功能彊大等特性使得手機在相比于箇人電腦和可穿戴設備上有著明顯的優勢.本文通過分析智能手機傳感器採集到的用戶運動狀態數據,使用SVM多分類方法,來識彆用戶的運動狀態.本文實驗採用交扠驗證方法,實驗結果良好,能夠很好地說明識彆用戶運動狀態的準確率比較高.本文的下一箇方嚮是結閤MYO手環的手部識彆,來更好更多地區分人的運動狀態.
현계단과기기술적발전진보,지능수궤적공능월래월강대,수궤상야집성료다충전감기모괴,이수궤적편우휴대사용,공능강대등특성사득수궤재상비우개인전뇌화가천대설비상유착명현적우세.본문통과분석지능수궤전감기채집도적용호운동상태수거,사용SVM다분류방법,래식별용호적운동상태.본문실험채용교차험증방법,실험결과량호,능구흔호지설명식별용호운동상태적준학솔비교고.본문적하일개방향시결합MYO수배적수부식별,래경호경다지구분인적운동상태.
