[发明专利]一种用户活动识别方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种用户活动识别方法及装置。所述方法应用于安装有传感器的智能终端，包括：获得所述传感器的第一数据；对第一数据按照第一算法进行计算获得第一活动识别结果；采用根据训练数据建立的修正模型对所述第一活动识别结果进行修正，获得第二活动识别结果，所述训练数据包括至少一组用户相关信息及历史数据，所述历史数据包括用户活动识别结果及其对应的用户标注的用户活动，所述用户相关信息至少包括用于确定所述用户活动识别结果的传感器数据的获得时间及地点、用户个人信息、应用使用状态信息中的一项；将第二活动识别结果确定为用户活动。该方法提高了对用户活动识别的准确率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种用户活动识别方法及装置。

背景技术

随着移动通信的发展，现在的智能移动终端中集成了多种功能强大的传感器装置，如加速度(Accelerometer)、环境光(Ambient Light)、全球定位系统（GlobalPositioning System，GPS）,接近度传感器(Proximity Sensor)、指南针（compass）、陀螺仪(gyroscope)、摄像头（Camera）等，智能终端能够实时捕捉各个传感器微小的变化，并作出相应的反应。

这些传感器在移动通信设备中的普遍应用为数据挖掘提供巨大的应用机会。对移动终端中传感器数据进行分析和挖掘以识别用户的动作与活动是当前热门的学科，在学术与商业上都有极大的价值。例如，利用智能手机对儿童在家和学校的活动进行检测，及早地检测儿童活动的异常，或者对可能面临的危险等向家长和老师进行预警等。

现有技术中，智能终端可以根据当前获得的传感器数据以及预先建立的知识库来识别当前用户的活动，该知识库中包含在先收集的传感器数据与对应的用户活动的训练数据。然而该方法完全基于传感器数据及有限的训练数据，对用户活动的识别准确率较低。

发明内容

本发明实施例中提供了一种用户活动识别方法及装置，能够提高用户活动的识别准确率。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

第一方面，提供一种用户活动识别方法，应用于安装有传感器的智能终端，所述方法包括：

获得所述传感器的第一数据；

对所述第一数据按照第一算法进行计算获得第一活动识别结果；

采用根据训练数据建立的修正模型对所述第一活动识别结果进行修正，获得第二活动识别结果，所述训练数据包括至少一组用户相关信息及历史数据，所述历史数据包括用户活动识别结果及其对应的用户标注的用户活动，所述用户相关信息至少包括用于确定所述用户活动识别结果的传感器数据的获得时间及地点、用户个人信息、应用使用状态信息中的一项；

将所述第二活动识别结果确定为用户活动。

结合上述第一方面，在第一种实现方式中，所述第一活动识别结果为一个n种活动概率的向量；

所述采用根据训练数据建立的修正模型对所述第一活动识别结果进行修正，获得第二活动识别结果，包括：

将所述修正模型表示为二值向量；

计算所述n种活动概率的向量与所述二值向量的乘积，获得概率分量；

在获得的所述概率分量中，选择数值最大的概率分量所对应的活动作为所述第二活动识别结果。

结合上述第一方面，或第一方面的第一种实现方式，在第二种实现方式中，在所述将所述第二活动识别结果确定为用户活动之前，还包括：

判断所述第二活动识别结果的概率分量是否大于或等于阈值；

所述将所述第二活动识别结果确定为用户活动，包括：