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首页> 外文会议>2016 Third International Conference on Computing Measurement Control and Sensor Network >Energy-Efficient Activity Recognition on Smartphone
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Energy-Efficient Activity Recognition on Smartphone

机译：智能手机上的节能活动识别

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In recent years, with the rapid development of smart phones, smart phones have become indispensable in our life. We can monitor human activities by the built-in sensors of the smartphone, and extract useful information for human services, such as human health, life log or assistance tips. In fact, this is a very low cost and efficient method. In previous research we have classified the walking style by Decision Tree. In order to recognize the activities more precisely and comprehensively, in this paper we used Decision Tree and SVM to learn the collected data on the smartphone, meanwhile considering the energy-efficiency problem around it.
机译：近年来，随着智能手机的迅猛发展，智能手机已成为我们生活中不可或缺的一部分。我们可以通过智能手机的内置传感器监视人类活动，并提取对人类服务有用的信息，例如人类健康，生活日志或帮助提示。实际上，这是一种非常低成本高效的方法。在先前的研究中，我们通过决策树对步行方式进行了分类。为了更准确，更全面地识别活动，本文使用决策树和SVM在智能手机上学习收集的数据，同时考虑了智能手机周围的能源效率问题。

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