行为识别系统研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题选取背景以及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第16-54页 |
| 2.1 行为识别问题定义 | 第16页 |
| 2.2 行为识别系统的演进 | 第16-18页 |
| 2.3 行为识别系统基本技术方案 | 第18-20页 |
| 2.4 数据采集及预处理 | 第20-26页 |
| 2.4.1 传感器介绍 | 第20-21页 |
| 2.4.2 传感器选型 | 第21-23页 |
| 2.4.3 传感器采集频率 | 第23-24页 |
| 2.4.4 数据采集常见误差类型 | 第24-25页 |
| 2.4.5 数据预处理技术 | 第25-26页 |
| 2.5 特征提取 | 第26-30页 |
| 2.5.1 数据分割技术 | 第27-28页 |
| 2.5.2 动态滑动窗方案 | 第28页 |
| 2.5.3 常用特征概述 | 第28-29页 |
| 2.5.4 特征标准化 | 第29-30页 |
| 2.6 特征选择 | 第30-40页 |
| 2.6.1 特征选择过程 | 第30-36页 |
| 2.6.2 特征选择方法分类 | 第36-38页 |
| 2.6.3 进化计算在特征选择中的应用 | 第38-40页 |
| 2.7 分类算法 | 第40-50页 |
| 2.7.1 常用分类算法介绍 | 第41-44页 |
| 2.7.2 多分类器集成学习 | 第44-48页 |
| 2.7.3 性能评估 | 第48-50页 |
| 2.7.4 机器学习平台—WEKA简介 | 第50页 |
| 2.8 领域内行为识别研究方案 | 第50-52页 |
| 2.8.1 基于基础分类器的研究工作 | 第51-52页 |
| 2.8.2 基于模型优化的研究工作 | 第52页 |
| 2.9 本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 基于特征可信度及成本的特征选择方法 | 第54-79页 |
| 3.1 基于PSO的特征选择方法 | 第55-59页 |
| 3.1.1 粒子群优化算法 | 第55-57页 |
| 3.1.2 基于PSO的特征选择方法的改进工作 | 第57-59页 |
| 3.2 特征可信度 | 第59-63页 |
| 3.2.1 ReliefF算法 | 第60-62页 |
| 3.2.2 基于迭代历史信息的选择概率 | 第62-63页 |
| 3.3 考虑特征成本的适应度函数设计 | 第63-64页 |
| 3.4 方法描述 | 第64-65页 |
| 3.5 实验验证及分析 | 第65-78页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第65-66页 |
| 3.5.2 方法参数设置 | 第66页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第66-78页 |
| 3.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 基于行为组和上下文的行为识别系统 | 第79-92页 |
| 4.1 系统架构 | 第79-80页 |
| 4.2 基于行为组和上下文的识别方法 | 第80-85页 |
| 4.2.1 基于行为组的识别方案 | 第80-85页 |
| 4.3 实验验证及性能分析 | 第85-91页 |
| 4.3.1 实验参数设置 | 第85-86页 |
| 4.3.2 行为组划分 | 第86页 |
| 4.3.3 上下文生成 | 第86-87页 |
| 4.3.4 生成修正措施 | 第87-88页 |
| 4.3.5 实验结果分析 | 第88-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于智能手机的行为识别系统设计与实现 | 第92-99页 |
| 5.1 系统设计原则与目标 | 第92页 |
| 5.2 系统架构 | 第92-94页 |
| 5.3 系统模块功能实现 | 第94-97页 |
| 5.4 系统原型实现 | 第97-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第99-100页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-106页 |
| 附录1 程序清单 | 第106-107页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第107-108页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第108-109页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |
