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在获取智能手机传感器信号的基础上,提出一种基于谱聚类和隐Markov模型的日常行为识别算法.该方法利用智能手机获取的加速度、地理位置和接受信号强度等数据,结合谱聚类分析和隐Markov模型学习,能有效地对用户日常行为进行自动识别.实验结果表明,在真实的手机数据集中,该方法具有较高的准确度.
基于智能手机传感器和SC-HMM算法的行为识别
【摘 要】
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在获取智能手机传感器信号的基础上,提出一种基于谱聚类和隐Markov模型的日常行为识别算法.该方法利用智能手机获取的加速度、地理位置和接受信号强度等数据,结合谱聚类分析和隐Markov模型学习,能有效地对用户日常行为进行自动识别.实验结果表明,在真实的手机数据集中,该方法具有较高的准确度.
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2013年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：61303132）和吉林省科技发展计划项目青年科研基金（批准号：201201131）.
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