人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

为提高人类行为识别准确性的同时降低实现过程的复杂程度，提出基于智能手机加速度传感器与陀螺仪数据对六种日常基础行为进行识别的方法。在分析传感器框架的基础上，对加速度传感器进行数据采集并对原始数据进行数据预处理，然后采用主成分分析方法结合已有知识对数据统计特征进行降低维数处理，再利用机器学习算法实现对行为特征的分类与识别，目的是简化基础行为的识别过程并提高数据的利用率。实验测试结果验证了决策树与支持向量机分类器结合使用的有效性，识别准确率可接近97%。

这是一个适用于2.3.3 Android OS及更高版本的Android应用程序。 它处理如今集成在智能手机中的硬件和软件传感器。 用户可以选择传感器并观察以下各项的当前值：-加速度计-陀螺仪-磁力计-GPS位置-....和其他传感器通过WLAN包含CSV-格式的传感器值的流到客户端和/或流可以启动和停止SD卡。 传感器更新频率可以调整。 后台运行着一些GPS算法，可以将GPS数据转换为不同的坐标系。 通过WLAN的流使用用户数据报协议（UDP）接口。 为了接收数据，您可以在Files-Section中使用Java文件“ QuoteClient”之类的东西。

针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题，提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先，利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度；其次，根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置；最后，提取线性加速度在时域上的特征向量，使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态。实验结果表明，该方法能有效识别人体6种日常运动状态，准确率达到93.37%。

美国运输模式 US-Transporation是我们数据集的名称，其中包含来自13个以上用户的传感器数据。 鉴于文献中缺乏针对TMD的通用基准，我们通过一个简单的Android应用程序收集了一大套属于不同主题的度量。 我们公开发布数据集，以便其他研究人员可以从中受益，以进行进一步的改进和提高研究的可重复性。 我们的数据集是由不同性别，年龄和职业的人构建的。 此外，我们不对应用程序的使用施加任何限制，因此，每个用户都记录自己习惯执行该操作的数据，以便评估现实世界的状况。 除了可下载的数据集之外，在此页面中，您还可以找到Python的代码以提取特征，并建立机器学习模型以进行预测。 您可以在找到有关数据集和我们的工作的更多信息。 如果对您的研究有所帮助，请在您的出版物中引用以下论文： @article{carpineti18, Author = {Claudia Carpineti,

GetSensorData_Android:能够收集各种智能手机传感器提供的数据的Android应用

运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用。目前，大多数的分类方法识别率都不高，尤其是在医疗服务领域。为了提高行为活动的识别准确率，先利用稀疏局部保持投影降维，将实验的数据集进行特征约简得到最优的实验特征子集，再用随机森林集成分类器完成了人类行为识别。实验结果证明，该方法不仅明显地降低了实验的特征数量，而且提高了整体精确度。

使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非常简单。 让我们使用Google简洁的深度学习库TensorFlow演示LSTM的用法，LSTM是一种可以处理顺序数据/时间序列的人工神经网络。 视频数据集概述 点击此链接可观看其中一位参与者在实验中记录的6个活动的视频： 有关输入数据的详细信息 我将在数据上使用LSTM进行学习（作为连接在腰部的手机），以识别用户正在进行的活动类型。 数据集的描述如下： 传感器信号（加速度计和陀螺仪）通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采

人体活动识别是上下文感知系统及其应用中一个具有挑战性的研究问题。目前，关于人体活动识别的研究主要使用一些基于监督学习或半监督学习的统计方法来构建识别模型。然而，考虑到识别活动类型本身具有的复杂性和多样性，当前的人体活动识别系统不能取得较好的识别效果。针对这一问题，通过智能手机的三维加速度和陀螺仪传感器信息来提取人体活动的特征向量，选择四种典型的统计学习方法（分别是K-近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯网络以及基于朴素贝叶斯网络的AdaBoost算法）分别创建人体活动的识别模型，最后通过模型决策得到最优的人体活动识别模型。实验结果表明，通过模型决策选择的识别模型对人体活动识别准确率达到92%，取得很好的识别效果。

人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用