赵女士是一家大型电商集团的员工，做行政工作的她每天面对着电脑，几乎不需要运动，然而，这几天她却几乎占据了朋友圈里“ 根据金陵晚报的报道，赵女士展示自己的记录步数为步，轻松占据了一位好友的榜首，而第二名只有步，那么她是真的走了这么多步么？她说，其实并不是这样，“秘诀”就是她把计步器绑到了自家狗狗身上，“其实当天我就是遛狗了而已，其他时间都宅在家，我好多朋友看我一天走了那么多步，都问我今天去哪儿运动了怎么走那么多，关系好的朋友我就把秘密告诉他们了，其他不知情的就是各种点赞，说我爱运动。”
从赵女士的经验来看，“ 要想知道数据准不准确，我们要先搞清楚数据是怎么得来的。在最新的iOS9.0.2系统中，健康应用包括了本人信息、健身数据、身体测量、生殖健康、睡眠状况、营养摄入和主要体征等方面。其中大部分均为静态数据，需要用户手动上传输入，应用后台对数据进行处理然后给出健康状况参考。而能够自动获取的人体行为信息，只有步数、步行+跑步距离以及已爬楼层。就现在最火的计步数据而言，目前获取人体行为信息的方法基本有两种：一种为基于视觉，另一种基于传感器。基于视觉的人体行为识别技术起步较早，理论研究比较成熟。但是视觉识别存在明显的缺陷，除了光线、背景条件的限制，最主要的是没有任何一个用户希望随时在摄像仪器下上演真人秀。所以，无论是iPhone还是其他手机，或是可穿戴式智能设备，其数据来源均是基于传感器来获取。
通过apple 人体行为信息的收集主要是通过加速度传感器来完成的。加速度传感器是一种可以测量物体加速力的电子设备，它首先将待测点测量到的加速度信号转换为相应的电信号，然后利用模数转换将模拟信号转换为相应的数字信号，最后送入处理器与存储器进行数据存储和显示。相对于远距离传感的装置，它测量的是自身的运动。
当传感器收集到运动信号之后，开发人员通过相应的特征参数提取以及算法识别，就可以估算出人所走的步数、路程，或者是走路、跑步以及上下楼梯的变化。
２步数误差是怎么产生的？艾女士和朋友去旅游时发现了一个奇怪的现象：她们6人路线相同，没有分开过，但其中4人使用的iPhone手机中，健康应用中的行走步数，最高的达余步，最低的却只有余步，差异非常大。是什么原因导致如此之大的误差呢？
对于生活中的个体，每个人的习惯千差万别，这本身就会造成很大的误差。
华南理工大学电子与信息学院金连文教授进行过一组手机加速度传感器的信号监测实验，在相同的加速度传感器及算法条件下，不同的手机摆放方式会产生不同的振动信号。将所得到的监测数据与实际计步进行对照，发现当手机被固定在腰间时，所得到的振动信号与实际情况误差最小;其次为放在裤兜之中，而把手机放在包中或其他宽松的环境，结果与实际误差最大。这是由于除了人体的运动之外，手机本身也会产生较大的位置变化，从而影响了数据的准确。
最土佩戴手机的方式得到运动数据误差最小
“手机及其他移动设备中内置的基本是电容式加速度传感器，它是基于电容的瞬间变化来测量加速度变化，具有灵敏度高、受周围的环境影响小、线性度较好的优点，但由于外界对电容的干扰的客观存在，精度受外界干扰较大。在实验室最理想的状态下，我们可以实现97%~98%的准确率，但在实际生活中很难实现。”金连文教授如是说到。
按照以上结果，检测健康的终端设备被固定在身体上得到的数据相对最为准确，那么是不是意味着，像iwatch或者手环类可穿戴设备更能准确反映出身体状况呢？也不尽然。据南京邮电大学计算机学院、软件学院徐小龙教授介绍，虽说手环手表类设备位置相对固定，能够获得连续稳定的信号，但除了行走摆臂外，我们的手还在做着其他的事情，比如端茶杯、移动鼠标，甚至在开车手握方向盘时也会有信号输出，这些都可以干扰数据的准确性，误差依然不可避免。
３步数误差是怎么产生的？
除了不可控的人为因素，手机本身的软、硬件是不是也能影响到监测结果呢？。
不同设备、软件有着不同的算法
徐小龙教授介绍说，在特征参数提取和算法识别上，误差就是不可避免的。不同的终端公司或科研单位都有自己开发的健康数据算法，利用到的特征参数也不尽相同。即便是同一公司的终端设备，在每次推出新一代产品时，手机系统环境及相应的算法开发都会进行优化。
摇步数成了赢礼品的奇葩经验
目前市场上并没有针对算法识别程度的统一测试标准。各个公司的算法接口和数据是不公开的，而我们要从实际的应用中来反推还原它的算法过程和测试环境非常困难。这好比面对一座巨大的金矿，每个人都用自己的方式来挖掘，方法千奇百怪，但没有一个标准去衡量以哪种方式挖出的金子最多最有效率。
（记者/文刘昭，部分内容摘自金陵晚报，图片源自网络，新媒体编辑/陈振宇。版权作品，转载需授权。）
快来
转载请注明地址:http://www.topaying.com/jlwbys/14700.html
