基于可穿戴式传感网络的人体异常行为识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 行为识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究问题 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 行为识别基础知识 | 第15-29页 |
| 2.1 行为特征 | 第15-17页 |
| 2.2 行为识别算法 | 第17-25页 |
| 2.3 用于行为识别的可穿戴验证平台 | 第25-28页 |
| 2.3.1 Shimmer硬件组成 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Tiny OS操作系统 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 异常行为识别 | 第29-45页 |
| 3.1 数据采集 | 第29-32页 |
| 3.2 数据预处理 | 第32-41页 |
| 3.2.1 去噪 | 第33-36页 |
| 3.2.2 校正 | 第36-41页 |
| 3.3 特征提取 | 第41-42页 |
| 3.4 行为分类 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 在线异常行为识别 | 第45-55页 |
| 4.1 小样本异常行为识别 | 第45-49页 |
| 4.2 在线异常行为识别算法 | 第49-53页 |
| 4.2.1 Relief F算法计算特征值权重 | 第50-52页 |
| 4.2.2 加权KNN算法 | 第52-53页 |
| 4.3 性能分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 可穿戴式在线异常行为识别验证 | 第55-61页 |
| 5.1 验证环境 | 第55-56页 |
| 5.2 算法验证 | 第56-60页 |
| 5.2.1 算法实现 | 第56-58页 |
| 5.2.2 识别准确率 | 第58-59页 |
| 5.2.3 系统能效性 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
