Attribut representationer blev relevanta i bildigenkänning och ord spotting, vilket ger stöd under närvaro av obalans och olika datauppsättningar. För identifiering av mänsklig aktivitet med hjälp av sekventiella data från kroppssensorer saknas dock mänskliga-märkta attribut. Detta dokument introducerar en sökning efter attribut som representerar gynnsamt signalerar segment för att känna igen mänskliga aktiviteter. Den presenterar tre djupa arkitekturer, inklusive temporal-konvolutioner och en IMU-centrerad design, för att förutsäga attribut. En empirisk utvärdering av slumpmässiga och inlärda attribut representationer, och liksom nätverken utförs på två datauppsättningar, överträffar den senaste tekniken.
Rueda m.fl. REF presenterade tre konvolutionella arkitekturer för att söka efter attribut som representerar gynnsamma signalsegment för att känna igen mänskliga aktiviteter.
Learning Attribute Representation for Human Activity Recognition
{'venue': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}