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基于传感数据的人体行为识别研究

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基于传感数据的人体行为识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究历史与现状第11-15页
  1.3 主要研究内容及创新第15-17页
  1.4 论文结构安排第17-18页
第二章 相关工作第18-26页
  2.1 智能设备传感器第18-22页
    2.1.1 智能设备传感器说明第18-19页
    2.1.2 三轴加速度传感器第19-20页
    2.1.3 三轴陀螺仪传感器第20-21页
    2.1.4 三轴磁场传感器第21-22页
  2.2 分类算法介绍第22-25页
    2.2.1 朴素贝叶斯第23页
    2.2.2 决策树第23-25页
  2.3 本章小结第25-26页
第三章 基于传感器数据的人体行为识别模型概述第26-32页
  3.1 一般人体行为动作分析第26-27页
  3.2 总体算法模型概述第27-29页
  3.3 总体系统模型概述第29-31页
  3.4 本章小结第31-32页
第四章 传感数据采集和处理第32-48页
  4.1 原始数据采集第32-36页
  4.2 动作姿态角第36-45页
    4.2.1 设备坐标系建立第36-37页
    4.2.2 方向角矩阵转换第37-39页
    4.2.3 旋转变换-四元数法第39-40页
    4.2.4 方向角矩阵计算第40-42页
    4.2.5 抬臂动作四元数第42-45页
  4.3 空间运动轨迹模型第45-47页
  4.4 本章小结第47-48页
第五章 行为动作分析和片段提取第48-65页
  5.1 运动距离轨迹第49-53页
    5.1.1 人体动作自然平衡点探测第50-52页
    5.1.2 运动距离轨迹构建第52-53页
  5.2 动作片段模型提取第53-64页
    5.2.1 波峰波谷初步探测算法第54-56页
    5.2.2 波峰波谷探测改进算法第56-59页
    5.2.3 动作片段提取与测试第59-64页
  5.3 本章小结第64-65页
第六章 细致行为动作分类与识别第65-78页
  6.1 细致动作特征分析和提取第65-68页
  6.2 决策树算法实现第68-70页
  6.3 决策树动作识别与测试第70-76页
  6.4 分类结果分析第76-77页
  6.5 本章小结第77-78页
第七章 人体行为识别系统实现第78-96页
  7.1 总体实验系统开发环境介绍第78-79页
  7.2 客户端系统实现第79-83页
    7.2.1 数据采集第80-82页
    7.2.2 数据上传和接收第82-83页
  7.3 服务器端系统实现第83-94页
    7.3.1 数据保存第84-85页
    7.3.2 动作识别模型处理第85-91页
    7.3.3 细致动作识别与测试第91-94页
  7.4 本章小结第94-96页
第八章 全文总结与展望第96-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-102页
攻读硕士学位期间取得的成果第102-103页

本篇论文共103页,点击这进入下载页面
 
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