基于Android 系统的动作行为感知识别系统实现文献综述

随着移动互联网和智能终端的普及，基于Android系统的动作行为感知识别技术在健康监测、运动分析、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

本文首先介绍了动作行为识别的相关概念和研究意义，并对Android系统进行了概述。

接着，对国内外基于Android系统的动作行为感知识别研究现状进行了详细综述，从数据采集、特征提取、识别模型等方面分析了现有研究方法的优缺点，并重点介绍了传统机器学习方法和深度学习方法在该领域的应用情况。

此外，本文还讨论了当前研究面临的挑战，如识别精度、实时性、功耗等问题，并展望了未来的研究方向，如多传感器融合、跨平台应用、个性化识别等。

关键词：动作行为识别；Android系统；传感器；机器学习；深度学习

##1.1动作行为识别动作行为识别是指利用传感器或计算机视觉技术，对人体进行的动作或活动进行识别和分类的任务。

其目标是根据获取的人体运动数据，判断出人正在进行的动作或活动类型。

##1.2Android系统Android是由Google开发的基于Linux内核的开源移动操作系统，凭借其开放性、丰富的应用生态和庞大的用户群体，成为全球市场占有率最高的移动操作系统。

##1.3传感器Android系统集成了丰富的传感器，如加速度传感器、陀螺仪、磁力计等，可以用来采集人体的运动信息，为动作行为识别提供数据基础。

##1.4机器学习机器学习是一种人工智能技术，通过训练算法从数据中学习模式，并利用学习到的模式对新的数据进行预测或分类。