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文檔簡介
1、近年來,由于智能手機傳感器的增多,手機擁有了獲取用戶行為習慣的渠道。而隨著用戶行為研究在人機交互領域中的飛速發(fā)展,結合智能手機傳感器來研究用戶行為已經成為一個新的研究熱點。因此,本文利用Android智能手機傳感器對用戶跌倒行為和簽名行為分別進行研究。具體研究成果如下:
1)跌倒行為檢測算法的研究
跌倒是老年人發(fā)生意外傷害的首要原因,快速檢測跌倒并采取緊急救治措施對挽救老人性命至關重要。為了檢測跌倒行為,本文提出了一
2、個基于閾值的跌倒檢測算法。該算法采用合加速度(Signal Vector Magnitude,SVM)峰值、峰值與橫軸圍成的三角形底邊長(簡稱底邊長)、跌倒后速率、冗余運動變量、垂直加速度來區(qū)分跌倒和ADL。在實驗中,利用Android智能手機的加速度和磁場傳感器采集日?;顒?Activities of Daily Life,ADL)和跌倒數(shù)據(jù)。共包括120模擬跌倒數(shù)據(jù)和150個ADL數(shù)據(jù)。相比較之前的跌倒檢測方法,已提出的算法獲得了更
3、高的敏感度和特異度。
2)簽名行為認證方法的研究
手寫簽名是一種廣泛被接受的用于認證的用戶行為。為了保護用戶隱私,本文提出了一個基于手機觸摸屏的動態(tài)簽名行為認證方法。該方法是通過提取全局和區(qū)域特征來識別簽名。在本文,全局特征主要考慮在x,y方向上速度和加速度之間關系,三個連續(xù)切線角之間關系等。而區(qū)域特征,通過將一個簽名的每個屬性序列等分成N段,對每段數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖,其中簽名的屬性包括速度,加速度和切線角。最終,本文將
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