【摘 要】
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移动设备计算能力和传感能力的发展,使其可以为用户提供多种基于情境信息的服务.移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息,影响着其他用户活动的识别效果和移动应用的自适
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,清华信息科学与技术国家实验室（清华大学）普适计算研究部
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272230);国家高技术研究发展计划(863)(2009AA01Z336);清华大学自主科研项目(20111081113)
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移动设备计算能力和传感能力的发展,使其可以为用户提供多种基于情境信息的服务.移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息,影响着其他用户活动的识别效果和移动应用的自适应功能.分析得出当移动设备在不同身体部位佩戴时,旋转变化模式不同.提出了一种识别设备随身佩戴位置的方法.该方法使用加速计与陀螺仪两种传感器进行数据融合,计算出旋转半径、角速度幅度和重力加速度并提取特征.在分类时,使用随机森林作为分类器,并与使用支持向量机的方案进行了对比.为了检验其效果,在包含3种佩戴位置和13种用户活动种类的公开数据集上进行了实验.实验结果显示,该方法能够达到平均95.39%的交叉验证准确率;同时表明,在满足旋转占主要成分和重力加速度方向稳定的前提下,使用旋转变化信息和集成分类器有助于提高分类效果.与之前的方法相比,该方法可以更准确地对佩戴位置进行区分,并对新用户与新活动类型情况下的位置识别具备更强的泛化能力.
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