Abstract-Mobile aktivitetsigenkänning fokuserar på att dra slutsatsen de nuvarande aktiviteterna hos en mobil användare genom att utnyttja den sensoriska data som finns tillgänglig på dagens smarta telefoner. Den senaste tekniken inom mobil aktivitetsigenkänning använder traditionella klassificeringsmetoder. Därför innebär inlärningsprocessen vanligtvis: i) insamling av märkta sensoriska data som överförs och sammanställs i ett centraliserat arkiv; ii) modellbyggnad där klassificeringsmodellen utbildas och testas med hjälp av insamlade data; iii) ett installationsstadium där den inlärda modellen används ombord på en mobil enhet för att identifiera aktiviteter som bygger på nya sensoriska data. I detta dokument visar vi Mobil Activity Recognition System (MARS) där modellen för första gången byggs och kontinuerligt uppdateras ombord på den mobila enheten med hjälp av dataflödesbrytning. Fördelarna med strategin ombord är att den möjliggör modellerad personalisering och ökad integritet eftersom uppgifterna inte skickas till någon extern webbplats. Dessutom, när användaren eller dess aktivitetsprofil ändrar MARS möjliggör snabb modellanpassning. En av karaktärsdragen i MARS är att träning/uppdatering av modellen tar mindre än 30 sekunder per aktivitet. MARS har implementerats på Android-plattformen för att visa att det kan uppnå exakt mobil aktivitetsigenkänning. Dessutom kan vi i praktiken visa att MARS snabbt anpassar sig till användarprofilförändringar samtidigt som den är skalbar och effektiv när det gäller förbrukning av enhetens resurser.
En demo av MARS har nyligen presenterats i REF.
MARS: A Personalised Mobile Activity Recognition System
{'venue': '2012 IEEE 13th International Conference on Mobile Data Management', 'journal': '2012 IEEE 13th International Conference on Mobile Data Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}