论文研究Android平台下的实时人体行为识别.pdf

为了提高Android平台下实时人体行为识别方法的性能，提出对动作变化和过渡动作进行检测和分割的方法。该方法采用加速度在重力方向上的投影和水平方向上投影的幅值来表征行为活动，通过趋势判断行为变化，结合趋势突变点检测和DTW算法进行过渡动作分割。提取加速度时域特征，使用随机森林对九种行为进行分类识别，平均识别率达到97.26%，其中过渡动作平均识别率达到95.05%。