基于支持向量机多分类器的室内外场景感知算法

来源：计算机应用杂志2015年第11期北京时间：

作者：阮锦佳, 罗丹, 罗海勇

单位：1. 北京邮电大学 软件学院, 北京 100083;2. 北京邮电大学 国际学院, 北京 100083;3. 中国科学院计算技术研究所 普适计算研究中心, 北京 100190

摘要：针对普适室内外场景持续感知面临的低功耗、复杂动态环境、异构使用模式带来的挑战,提出了一种轻量级的基于支持向量机多分类器的高精度、低功耗室内外场景检测算法.该算法使用智能手机集成的各种传感器(可见光传感器、磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器和气压传感器),在挖掘分析各种传感器在室内外场景的不同特征,以及人们在室内外场景的行为差异基础上,根据时间和气象条件设计多个支持向量机分类器,对复杂室内外场景进行识别.实验结果表明,基于支持向量机多分类器的室内外场景检测算法具有较好的普适性,可获得95%以上的室内外判定准确率,平均功耗小于5 mW.

关键词：室内外场景识别,行为识别,支持向量机,多分类器,属性

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61374214);国家国际科技合作与交流专项课题(2015DFG12520);天津市863成果转化课题(14RCHZGX00857);深圳市战略性新兴产业发展专项(深发改[2014]1787号).