Abstract-Med tillgång till prisvärda sensorer och sensornätverk, sensor-baserade mänskliga-aktivitetsigenkänning har lockat mycket uppmärksamhet i artificiell intelligens och allmänt förekommande datorer. I detta dokument presenterar vi en ny tvåfas strategi för att upptäcka onormala aktiviteter baserade på trådlösa sensorer kopplade till en mänsklig kropp. Att upptäcka onormala aktiviteter är en särskilt viktig uppgift i säkerhetsövervakning och vårdtillämpningar av sensornätverk, bland många andra. Traditionella metoder för detta problem lider av en hög falsk positiv frekvens, särskilt när de insamlade sensordata är partiska mot normala data medan de onormala händelserna är sällsynta. Därför saknas utbildningsdata för många traditionella metoder för datautvinning. För att lösa detta problem använder vår strategi först en enklassig vektormaskin (SVM) som är utbildad på allmänt tillgängliga normala aktiviteter, som filtrerar bort de aktiviteter som har en mycket hög sannolikhet för att vara normal. Vi härleder sedan onormala aktivitetsmodeller från en allmän normal modell via en kärna icke-linjär regression (KNLR) för att minska den falska positiva hastigheten på ett oövervakat sätt. Vi visar att vårt tillvägagångssätt ger en bra avvägning mellan detektionsfrekvensen för abnormitet och den falska larmfrekvensen och gör det möjligt att automatiskt härleda onormala aktivitetsmodeller utan att uttryckligen märka de onormala träningsdata som är sällsynta. Vi visar effektiviteten i vår strategi med hjälp av verkliga data som samlats in från ett sensornätverk som används i en realistisk miljö.
Yin m.fl. I Ref föreslås ett tillvägagångssätt i två steg för att upptäcka onormala aktiviteter.
Sensor-Based Abnormal Human-Activity Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}