作者：郑增威,杜俊杰,霍梅梅,吴剑钟 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2018年第05期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2018050020 DOC编号：DOCJSJY2018050029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法》PDF+DOC2015年第06期 段梦琴,李仁发,黄晶 《智能手机传感器的人体行为识别技术》PDF+DOC2020年第01期 艾达,王倩,樊炜鑫,郝瑞,刘颖 《无监督特征学习的人体活动识别》PDF+DOC2015年第05期 史殿习,李勇谋,丁博 《结合手机传感器和卷积神经网络的人体行为识别》PDF+DOC2018年第03期 石代伟,张若英 《针对人体行为隐式识别的传感器节点部署优化》PDF+DOC2017年第14期 胡庭进,刘进军,张永,吴玺 《基于手机传感器的室内用户行为识别》PDF+DOC2016年第05期 李晶,黄鹤,邓南山,于广涛,常坤 《特征工程和深度前馈网络结合的刀具磨损预测》PDF+DOC2020年第06期 张超标,孙延明 《CNN多位置穿戴式传感器人体活动识别》PDF+DOC 邓诗卓,王波涛,杨传贵,王国仁 《基于三轴加速度传感器人体姿态识别的特征选择》PDF+DOC2019年第03期 范书瑞,贾雅亭,刘晶花 《基于单个三轴加速度计的人体行为识别研究》PDF+DOC2019年第02期 张宇,郭达,高志勇,周大海

    • 人体活动识别(HAR)在医疗、安全、娱乐等方面有着广泛的应用。随着传感器器件的发展，各类能准确采集人体行为活动数据的传感器在手环、手表、手机等可穿戴设备上得到了广泛使用，相比基于视频图像的行为识别方法，基于传感器的行为识别具有成本低、灵活、可移植性好的特点，因此，基于可穿戴传感器的人体活动识别研究成为行为识别中的研究热点。介绍了人体活动识别研究中原始数据采集、特征提取、特征选择以及分类方法，对识别流程中每一部分常用的技术以及研究现状进行了综述总结，最后分析人体活动识别研究当前存在的主要问题并展望了今后可能的研究方向。

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