Vi presenterar en strategi för aktivitetsupptäckt, oövervakad identifiering och modellering av mänskliga handlingar inbäddade i en större sensorström. Aktivitetsupptäckt kan ses som omvänt av problemet med aktivitetsigenkänning. Istället för att lära oss modeller från handmärkta sekvenser försöker vi upptäcka motiv, uppsättningar av liknande undersekvenser i den råa sensorströmmen, utan fördelarna med etiketter eller manuell segmentering. Dessa motiv är statistiskt osannolika och motsvarar därför vanligtvis viktiga eller karakteristiska handlingar inom aktiviteten. Problemet med aktivitetsupptäckt skiljer sig från typiska motivfyndigheter, till exempel lokalisering av proteinbindningsställen, på grund av arten av tidsseriedata som representerar mänsklig aktivitet. Till exempel, i aktivitetsdata, motiv tenderar att vara glest fördelade, varierar i längd, och kan endast uppvisa intra-motif likhet efter lämplig tid warpning. I detta dokument motiverar vi problemet med aktivitetsupptäckt och presenterar vår strategi för effektiv upptäckt av meningsfulla åtgärder från sensordata som representerar mänsklig aktivitet. Vi utvärderar empiriskt tillvägagångssättet på ett övningsdata som fångas upp av en handledsmonterad, treaxlig tröghetssensor. Vår algoritm upptäcker framgångsrikt motiv som motsvarar de verkliga övningarna med en recallfrekvens på 96,3% och total noggrannhet på 86,7% över sex övningar och 864 händelser.
Dessutom har Ref visat bristen på direkt tillämpning av motivdetektionsalgoritmer på tidsseriedata som samlats in från bärbara avkänningssystem, och har föreslagit ett tillvägagångssätt för effektiv upptäckt av meningsfulla åtgärder från sensordata som representerar mänsklig aktivitet.
Discovering Characteristic Actions from On-Body Sensor Data
{'venue': '2006 10th IEEE International Symposium on Wearable Computers', 'journal': '2006 10th IEEE International Symposium on Wearable Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}