En av de vanligaste funktionerna i smarta miljöer är att övervaka och hjälpa äldre vuxna med deras dagliga aktiviteter. Verksamhetsigenkänning är en nyckelkomponent i denna ansökan. Det är i huvudsak ett tidsklassificeringsproblem som tidigare har modellerats av naiva Bayes-klassificerare och dolda Markov-modeller (HMM). I den här artikeln beskriver vi användningen av en annan probabilistisk modell: Villkorliga Random Fields (CRF), som för närvarande blir allt populärare för sin anmärkningsvärda prestation för aktivitetsigenkänning. Vårt fokus ligger på att använda CRF:er för att känna igen aktiviteter som utförs av en invånare i en smart hemmiljö och vårt mål är att validera påståendet om dess högre eller liknande prestanda genom att jämföra CRF:er med HMM:er med data som samlas in i ett riktigt smart hem.
Nazefrad m.fl. REF jämförde prestandan hos HMM och CRF för aktivitetsigenkänning i en smart hemmiljö med hjälp av realtidsdata från rörelse- och temperatursensorer.
Conditional random fields for activity recognition in smart environments
{'venue': 'IHI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}