| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 智能手机人体行为识别研究现状和发展态势 | 第11-12页 |
| 1.2.2 个人运动健康应用相关现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 个人化人体行为识别模型研究 | 第15-27页 |
| 2.1 人体行为识别流程 | 第15-16页 |
| 2.2 人体行为识别的关键技术 | 第16-23页 |
| 2.2.1 人体行为识别数据集的获取 | 第16-18页 |
| 2.2.2 人体行为识别数据集的预处理 | 第18-20页 |
| 2.2.3 分类器模型的训练生成与性能测试 | 第20-23页 |
| 2.3 人体行为识别分类器模型的个人化 | 第23-25页 |
| 2.3.1 通用分类器模型存在的问题 | 第23-24页 |
| 2.3.2 个人化分类器模型的学习曲线 | 第24-25页 |
| 2.4 人体行为识别分类器模型个人化解决方案 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 人体行为识别库的设计与实现 | 第27-55页 |
| 3.1 人体行为识别库总体设计 | 第27-29页 |
| 3.1.2 总体框图设计 | 第27-28页 |
| 3.1.3 UML类图总体设计 | 第28-29页 |
| 3.2 人体行为识别库的UML类图详细设计 | 第29-37页 |
| 3.3 人体行为识别库实现 | 第37-54页 |
| 3.3.1 传感器数据采集模块实现 | 第37-42页 |
| 3.3.2 数据预处理模块实现 | 第42-49页 |
| 3.3.3 人体行为识别分类器模块实现 | 第49-52页 |
| 3.3.4 数据存储模块实现 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 个人运动健康管理应用设计与实现 | 第55-78页 |
| 4.1 个人运动健康管理应用总体结构设计 | 第55-58页 |
| 4.1.1 Android智能手机端程序总体设计 | 第55-56页 |
| 4.1.2 服务器端程序总体设计 | 第56-58页 |
| 4.2 Android智能手机端程序实现 | 第58-69页 |
| 4.2.1 人体行为识别后台服务模块 | 第58-59页 |
| 4.2.2 前端用户交互模块 | 第59-64页 |
| 4.2.3 个人运动健康状态评估模块 | 第64-66页 |
| 4.2.4 分类器模型升级模块 | 第66-67页 |
| 4.2.5 后台网络通信模块 | 第67-69页 |
| 4.3 服务器端程序实现 | 第69-77页 |
| 4.3.1 Servlet服务器应用模块 | 第69-73页 |
| 4.3.2 分类器模型训练模块 | 第73-76页 |
| 4.3.3 数据库详细设计 | 第76-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 系统测试 | 第78-85页 |
| 5.1 测试环境搭建 | 第78-79页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第79-82页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第82-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 全文总结 | 第85-86页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第91-92页 |