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行为识别模型

2.1 数据处理流程

本文根据内嵌在智能设备中的三轴加速度计实时采集人体日常行为加速度信号，从中提取出常用时域特征，生成特征数据集T后，划分为训练集X和测试集Y。根据训练集X训练出k个基分类器，并用测试集对各基分类器进行测试。测试结果经融合器处理后，得到最终的行为识别结果（图1）。

2.2 基分类器

基分类器的生成主要有神经网络、决策树、支持向量机、Bayes准则等方法，基分类器的性能对行为识别有重要影响。本文选用决策树算法和支持向量机来训练基分类器。

2.3 融合算法

集成学习的思路是在对未知的实例进行识别时，把若干个基分类器的行为识别结果通过某种规则进行融合，确定最终识别结果，以取得比单个分类器更好的识别效果。本文采用多数投票法作为融合算法（如图2所示），所构建的行为识别模型如图3所示。

3 实验设计及结果分析

3.1 实验环境及数据集

本文所用数据集是XUPT-ADD，是课题组成员使用内嵌三轴加速度计的智能手机实时采集的静止、行走、跑步、上楼、下楼等日常行为数据。数据采集时，智能手机分别放置在手中、包里以及裤子前口袋。参与此次数据采集的一共有15人，每人分别采集三种不同位置下每种行为的加速度数据，共1973个样本。从原始加速度数据中提取平均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、范围、均方根、直流分量、系数和、频谱能量等特征值，生成特征数据集T。