Abstract-Trots omfattande forskning under det senaste årtiondet står aktivitetsigenkänning fortfarande inför många utmaningar för verkliga tillämpningar. Å ena sidan, när man försöker känna igen olika aktiviteter, spelar olika sensorer olika på olika aktivitetsklasser. Denna heterogenitet höjer nödvändigheten av att lära sig den optimala kombinationen av sensormodaliteter för varje aktivitet. Å andra sidan kan användare konsekvent eller ibland kommentera aktiviteter. För att öka igenkänningsnoggrannheten måste vi införliva användarinmatningen och stegvis justera modellen. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en adaptiv aktivitetsigenkänning med dynamisk heterogen sensorfusionsram. Vi smälter dynamiskt samman olika modaliteter för att karakterisera olika aktiviteter. Modellen uppdateras kontinuerligt vid ankomsten av nymärkta data. För att utvärdera effektiviteten i det föreslagna ramverket införlivar vi det i populära funktionstransformeringsalgoritmer, t.ex. linjär diskriminantanalys, Marginal Fisher's Analysis och maximal ömsesidig information i det föreslagna ramverket. Slutligen utför vi experiment på en verklig datauppsättning som samlats in under två veckor. Resultatet visar de praktiska konsekvenserna av vår ram och dess fördelar jämfört med befintliga strategier.
Zeng m.fl. I REF föreslogs en ram för sensorfusion baserad på adaptiv aktivitetsigenkänning och dynamisk heterogenitet, och de införlivade den i populära algoritmer för omvandling av funktioner, t.ex. marginal Fishers analys, och maximal ömsesidig information i det föreslagna ramverket.
Adaptive activity recognition with dynamic heterogeneous sensor fusion
{'venue': '6th International Conference on Mobile Computing, Applications and Services', 'journal': '6th International Conference on Mobile Computing, Applications and Services', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}