| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 基于智能手机传感器的人体行为识别技术 | 第8-9页 |
| 1.3 基于智能手机传感器的行为识别研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文内容与章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基于智能手机传感器的行为识别相关工作 | 第12-19页 |
| 2.1 智能手机传感器 | 第12-13页 |
| 2.2 数据分割 | 第13-14页 |
| 2.3 特征提取 | 第14-16页 |
| 2.4 行为识别常用分类算法 | 第16-19页 |
| 2.4.1 行为识别常用有监督分类方法 | 第16-17页 |
| 2.4.2 行为识别常用无监督分类方法 | 第17-19页 |
| 第三章 基于手机加速度数据的行为识别方案设计 | 第19-30页 |
| 3.1 数据采集与分割 | 第19-21页 |
| 3.2 基于区间权重的特征提取方法 | 第21-23页 |
| 3.3 无监督的行为识别分类算法 | 第23-27页 |
| 3.3.1 MCODE聚类算法 | 第23-27页 |
| 3.3.2 层次聚类算法 | 第27页 |
| 3.4 系统评价指标 | 第27-30页 |
| 3.4.1 特征向量空间评价指标 | 第28页 |
| 3.4.2 聚类结果评价指标 | 第28-30页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第30-49页 |
| 4.1 实验数据集 | 第30页 |
| 4.2 实验一：特征提取分析 | 第30-37页 |
| 4.2.1 特征向量空间可视化 | 第31-34页 |
| 4.2.2 C-index评价指标结果 | 第34页 |
| 4.2.3 特征向量空间距离矩阵 | 第34-37页 |
| 4.3 实验二：基于MCODE聚类算法的人体行为识别 | 第37-41页 |
| 4.3.1 MCODE聚类算法参数选择 | 第37页 |
| 4.3.2 MCODE算法聚类结果 | 第37-41页 |
| 4.4 实验三：基于层次聚类算法的人体行为识别 | 第41-48页 |
| 4.4.1 层次聚类算法不同参数的聚类结果 | 第42-44页 |
| 4.4.2 层次聚类算法聚类结果匹配矩阵 | 第44-48页 |
| 4.5 实验结果总结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 在学期间的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |