Att känna igen och förstå aktiviteterna hos människor från sensoravläsningar är en viktig uppgift i allestädes närvarande datorer. Aktivitetsigenkänning är också en särskilt svår uppgift på grund av den inneboende osäkerheten och komplexiteten hos de data som samlas in av sensorerna. Många forskare har tagit itu med detta problem i en alltför förenklad miljö genom att anta att användarna ofta utför enstaka aktiviteter en i taget eller flera aktiviteter i följd, den ena efter den andra. Hittills har det dock inte gjorts någon formell undersökning av i vilken grad människor utför samtidiga eller mellanliggande aktiviteter, och ingen grundlig undersökning av hur man kan upptäcka flera mål i en verklig värld scenario. I den här artikeln ställer vi de grundläggande frågorna om huruvida användare ofta utför flera samtidiga och interleaving aktiviteter eller enskilda aktiviteter i sitt dagliga liv, och i så fall, om sådana komplexa beteende kan upptäckas exakt med hjälp av sensorer. Vi definierar flera klasser av komplexitetsnivåer under ett mål taxonomi som beskriver olika detaljrikedomar i verksamheten, och relaterar igenkänningsnoggrannheten med olika komplexitetsnivåer eller granulariteter. Vi presenterar en teoretisk ram för att känna igen flera samtidiga och interleaving aktiviteter, och utvärdera ramverket i flera verkliga allestädes närvarande datormiljöer.
Hu m.fl. REF använde en anpassad version av Conditional Random Field-modellen för att identifiera flera målbeteenden, såsom samtidiga och interleaving aktiviteter.
Real world activity recognition with multiple goals
{'venue': 'In Proceedings of the Tenth International Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp 2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}