论文部分内容阅读
人体运动信息识别技术有着普遍的应用前景,在人体行为监控、医疗监护、医疗康复、交互式游戏、虚拟运动场景、电影特效和交互式学习等领域有着潜在的应用价值。本文设计了一套将信息采集与识别集合在移动端的识别系统,做到了通过对智能手环加速度传感器的数据分析实时识别人体动作。本文基于日常佩戴的智能手环,利用智能手机的内置三轴加速计数据,采用支持向量机和卷积神经网络两种算法对腕部运动姿态进行分析,经过对比得出卷积神经网络有着更好的识别效果。使用卷积神经网络进行人体姿态识别并在移动设备上实现该方法是本文的创新点。针对