Sammanfattning av denna webbsida: Att få en bra funktionsrepresentation av data är av största vikt för Human Activity Recognition (HAR) med hjälp av bärbara sensorer. Ett ökande antal specifika inlärningsmetoder – särskilt djuplärande baserade – har föreslagits för att extrahera en effektiv funktionsrepresentation genom att analysera stora mängder data. Men att få en objektiv tolkning av deras resultat står inför två problem: bristen på en grundläggande utvärdering, vilket gör en strikt jämförelse mellan dem omöjlig, och bristen på genomförandedetaljer, som kan hindra deras användning. I detta dokument försöker vi ta itu med båda frågorna: vi föreslår först en utvärderingsram som gör det möjligt att göra en noggrann jämförelse av egenskaper som utvunnits genom olika metoder, och vi använder den för att genomföra omfattande experiment med moderna inlärningsmetoder. Vi tillhandahåller sedan alla koder och genomförandedetaljer för att göra både reproduktionen av de resultat som rapporteras i detta dokument och återanvändningen av vårt ramverk lättare för andra forskare. Våra studier av OPPORTUNITY- och UniMiB-SHAR-dataset belyser effektiviteten hos hybrida djuplärande arkitekturer som omfattar konvolutionella och lång-kort-term-Memory (LSTM) för att erhålla funktioner som kännetecknar både kort- och långsiktiga tidsberoenden i data.
I referensreferensdokumentet föreslås en utvärderingsram som gör det möjligt att göra en noggrann jämförelse mellan olika metoder.
Comparison of Feature Learning Methods for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}