【摘 要】
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为了提高移动用户行为识别的准确率,提出一种基于压缩感知的行为识别方法,其可对原始加速度数据或压缩后的加速度数据进行行为识别。依据压缩感知理论中可以由冗余字典重构数
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为了提高移动用户行为识别的准确率,提出一种基于压缩感知的行为识别方法,其可对原始加速度数据或压缩后的加速度数据进行行为识别。依据压缩感知理论中可以由冗余字典重构数据的原理,将原始三轴加速度数据作为训练样本构造冗余字典,基于该字典求解最小l1范数得到待识别样本的稀疏系数,根据稀疏系数计算并选取最小残差值对应的行为作为识别结果。实验结果表明,该方法识别移动用户行为的准确率可达82.64%,高于传统方法的识别准确率,且对随机投影压缩后的行为数据也具有良好的识别效果。
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