1、近年來，由于智能手機(jī)傳感器的增多，手機(jī)擁有了獲取用戶行為習(xí)慣的渠道。而隨著用戶行為研究在人機(jī)交互領(lǐng)域中的飛速發(fā)展，結(jié)合智能手機(jī)傳感器來研究用戶行為已經(jīng)成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。因此，本文利用Android智能手機(jī)傳感器對用戶跌倒行為和簽名行為分別進(jìn)行研究。具體研究成果如下:
　　1)跌倒行為檢測算法的研究
　　跌倒是老年人發(fā)生意外傷害的首要原因，快速檢測跌倒并采取緊急救治措施對挽救老人性命至關(guān)重要。為了檢測跌倒行為，本文提出了一

2、個(gè)基于閾值的跌倒檢測算法。該算法采用合加速度(Signal Vector Magnitude，SVM)峰值、峰值與橫軸圍成的三角形底邊長（簡稱底邊長）、跌倒后速率、冗余運(yùn)動變量、垂直加速度來區(qū)分跌倒和ADL。在實(shí)驗(yàn)中，利用Android智能手機(jī)的加速度和磁場傳感器采集日常活動(Activities of Daily Life，ADL)和跌倒數(shù)據(jù)。共包括120模擬跌倒數(shù)據(jù)和150個(gè)ADL數(shù)據(jù)。相比較之前的跌倒檢測方法，已提出的算法獲得了更

3、高的敏感度和特異度。
　　2)簽名行為認(rèn)證方法的研究
　　手寫簽名是一種廣泛被接受的用于認(rèn)證的用戶行為。為了保護(hù)用戶隱私，本文提出了一個(gè)基于手機(jī)觸摸屏的動態(tài)簽名行為認(rèn)證方法。該方法是通過提取全局和區(qū)域特征來識別簽名。在本文，全局特征主要考慮在x，y方向上速度和加速度之間關(guān)系，三個(gè)連續(xù)切線角之間關(guān)系等。而區(qū)域特征，通過將一個(gè)簽名的每個(gè)屬性序列等分成N段，對每段數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖，其中簽名的屬性包括速度，加速度和切線角。最終，本文將