基于安卓Android的人体动作行为识别系统APP设计(Android studio)(论文12000字,程序代码)
摘要：Android手机已经成为我们大部分人日常生活中不可或缺的一部分，而且其功能的日益强大也让其可开拓性越来越强，其自携带的3轴加速度传感器也让基于Android的人体动作行为识别的实现成为可能，本文主要探究的是现已应用于人体动作识别的基于机器学习的分类算法在Android手机上的表现。在算法的选用上主要应用的是支持向量机算法与决策树算法，通过测试，比较改进来选出最适合于Android的识别算法。在Android系统使用其自带的数据库完成一个可以记录并查询识别结果的应用程序。
关键词：Android应用开发；加速度传感器；机器学习算法；数据库
Human Action and Behavior Recognition System Based on Android
Absrtact: Android mobile phone has become an indispensable part of our daily life, and its increasingly powerful functions make it more and more pioneering. Its self-contained three-axis accelerometer also makes it possible to realize human action recognition based on Android. This paper mainly explores the machine-based learning which has been applied to human action recognition. The performance of classification algorithm on Android mobile phone. In the selection of the algorithm, the main application is the support vector machine algorithm and decision tree algorithm. Through testing and comparison, the most suitable recognition algorithm for Android is selected. The Android system uses its own database to complete an application that can record and query the recognition results.
Key words: Android application development;
Acceleration sensor;
Machine learning algorithm;
Database
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目录
1绪论1
1.1 研究背景1
1.2 研究意义1
1.3 国内外研究现状1
2 需求分析与开发相关技术2
2.1 需求分析2
2.2 手机加速度传感器2
2.3 Android开发技术3
2.3.1 Android系统3
2.3.2 AndroidStudio平台3
2.3.3 Android编程语言3
3 人体动作识别相关算法4
3.1 决策树4
3.2 隐马尔科夫模型4
3.3 神经网络4
3.4 支持向量机4
3.5 聚类5
【java人体识别_基于安卓Android的人体动作行为识别系统APP设计(Android studio)】4 设计思路与具体实现5
4.1 设计思路5
4.2 具体实现6
4.2.1 算法选择6
4.2.2 训练程序的实现6
4.2.3 识别程序的实现8
5 系统测试11
5.1 训练程序测试11
5.2 识别程序测试13
5.3 算法性能比较14
5.4 测试结果分析18
6 结论18
参考文献19
致谢20
