基于智能手机传感器的腰部佩戴人体行为识别模型研究

近年来，人们对'智能交互'、'健康监护'以及'智慧医疗'等方面的需求日益迫切，应用也越来越广泛。因此，人体行为识别就变得越来越重要。目前，智能手机已经成为我们生活中不可或缺的物品，基于智能手机自身配备的三轴加速度传感器和陀螺仪传感器采集人体运动的加速度和角速度等相关信息，开发基于智能手机的智慧医疗、智能交互等成为研究的热点。例如：开发运动检测的应用插件，计算卡路里消耗，给出健身提示；识别病人的行为信息，开展康复辅助；开发基于手机的危险行为检测和报警系统。

附件给出了30名19-48岁志愿者的试验行为数据。在试验中，所有志愿者在腰部佩戴智能手机做十二组动作。动作包括三种动态活动（步行、下楼和上楼）和三种静态姿势（站立、坐、卧）。试验还进行了三种静态姿势之间的转变，包括：站着转换为坐着，坐着转换为站着，坐着转换为躺着，躺着转换为坐着，站着转换为躺着，躺着转换为站着。

试验采集到的信息包括30个志愿者的行为类别信息、三轴（X, Y, Z轴）加速度和角速度信息。这些信息包含试验序号、志愿者编号、行为编号、数据记录开始点、结束时间点。对信息进行去噪和加窗分割处理后得到10929行数据信息，再随机的分为训练数据和测试数据。训练数据X_train.csv中包含了样本的行为数据，包含7767行、561列，是基于三轴加速度和角速度原始数据提取的特征信息，包括每一轴数据的均值（mean）、标准差（std）、绝对中位差（mad）、最大值、最小值、信号幅值面积（sma）、四分位距、熵、相关系数、偏斜度、峰度、向量夹角等共561个特征信息（具体见文件特征说明.doc或者X_train.csv第一行）。y_train.csv则给出了样本的行为类别：1、步行；2、上楼；3、下楼；4、坐着；5、站着；6、躺着；7、站着转换为坐着；8、坐着转换为站着；9、坐着转换为躺着；10、躺着转换为坐着；11、站着转换为躺着；12、躺着转换为站着。与之对应，测试数据X_test.csv和y_test.csv则给出了3162行、561列样本的行为数据以及对应的行为类别。

试建立数学模型，解决以下问题：

（1）针对附件所给出的7767行、561列的观测特征信息（X_train.csv）及其对应的行为类别信息（y_train.csv），分析不同行为类别下特征的差异，确定显著影响行为类别结果的几个特征；结合适当的分析和检验，说明所选取特征的合理性。

（2）结合附件数据（X_train.csv，y_train.csv；X_test.csv，y_test.csv），针对三种动态活动（步行、下楼和上楼）和三种静态姿势（站立、坐、卧）共6种行为类别，构建基于特征信息的人体行为识别模型，并评估特征选择、参数调优等对识别结果的影响。

（3）在（2）基础上加入静态姿势转换的6种行为类别，重新构建基于特征信息的人体行为识别模型，并评估特征选择、参数调优等对判别结果的影响；判断哪些人体行为识别误判率较高，并分析其原因；尝试构建改进的人体行为识别模型以提高智能识别效果，并给出模型结果及评价。

（4）如果智能手机佩戴位置发生改变，例如拿在手中，上述所构建的模型及其选出的关键特征是否依然适用？讨论选择的特征有效性是否发生变化，是否可以扩充其他的特征来提高分类准确率？

摘要

本文针对智能手机腰部佩戴位置的人体行为识别问题，通过分析附件给出的行为类别信息和特征信息，构建了基于特征信息的人体行为识别模型，并对特征选择和参数调优进行了评估。在加入静态姿势转换的6种行为类别后，重新构建了人体行为识别模型，并分析了误判率较高的行为类别及其原因。尝试构建了改进的人体行为识别模型，提高了智能识别效果，并给出了模型结果及评价。

在模型建立过程中，通过分析不同行为类别下特征的差异，确定了几个显著影响行为类别结果的特征。结合适当的分析和检验，验证了所选取特征的合理性。在构建人体行为识别模型时，使用了附件给出的观测特征信息和行为类别信息，通过特征选择和参数调优，得到了较好的识别结果。

进一步地，在加入静态姿势转换的6种行为类别后，重新构建了人体行为识别模型，并评估了特征选择和参数调优对判别结果的影响。发现了一些行为类别的误判率较高，分析了其原因。通过构建改进的人体行为识别模型，提高了智能识别效果，并给出了模型结果及评价。

最后，讨论了如果智能手机佩戴位置发生改变，例如拿在手中，原先构建的模型及其选出的关键特征是否依然适用。探讨了选择的特征有效性是否发生变化，并提出了可以扩充其他特征来提高分类准确率的建议。

综上所述，本文通过数学建模的方法解决了智能手机腰部佩戴位置下的人体行为识别问题，并对特征选择、参数调优等因素进行了评估。提出了改进的人体行为识别模型，并讨论了特征有效性和手机佩戴位置变化对模型的影响。这些研究成果对'智能交互'、'健康监护'和'智慧医疗'等领域具有重要意义。