基于手机传感器的人体活动识别综述

• 作者: 张春祥 罗辉 赵春蕾 陈超
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 手机传感器 人体活动识别 模式识别 数据处理
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 群智感知计算
• 页码范围: 前插1-前插2,1-8
• 页数: 1页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200400092

摘要

人体活动存在于日常生活的各方面,人体活动识别(HAR)具有广泛的应用价值,并受到广泛关注.随着智能手机的逐步发展,传感器嵌入到手机中使手机更加智能,实现了更加灵活的人机交互.人们一般随身携带智能手机,因此手机传感器信号中有丰富的人体活动信息,通过提取手机传感器的信号便可以识别用户活动.相比基于计算机视觉等方法,基于手机传感器的人体活动识别更能体现人体运动的本质,并且具有成本低、灵活、可移植性强的特点.文中详细阐述了基于手机传感器的人体活动识别的研究现状,并对系统结构和基本原理进行了详细的描述和总结,最后分析了基于手机传感器的人体活动识别目前存在的问题以及未来发展的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春祥		2	0	0.0	0.0
2	赵春蕾		2	0	0.0	0.0
3	陈超		4	10	1.0	3.0
4	罗辉		4	27	1.0	4.0