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使用智能手机中集成的加速度传感器识别用户日常动作在惯性定位、个性化推荐、运动量评估等领域有重要的应用。手机位置不固定导致的动作识别率低下是该领域面临的主要问题。为了提高手机位置不固定时的动作识别率,该文提出一种基于层次分类的动作识别方法。该方法将动作识别分为多层,每一层包含一个分类器。在训练某一层分类器时,首先根据本层训练样本集进行特征选择并训练分类器。然后使用训练得到的分类器对训练样本分类,并计算分类结果的可信度。最后通过对低可信度的样本进行剪枝得到下层分类器的训练样本。对未知类别的样本分类时,首