Multimodala sensorer i hälso- och sjukvårdstillämpningar har forskats i allt högre grad eftersom det underlättar automatisk och omfattande övervakning av mänskliga beteenden, högintensiv sporthantering, uppskattning av energikostnader och postural detektion. Nya studier har visat vikten av multisensorfusion för att uppnå robusthet, hög prestanda generalisering, ge mångfald och ta itu med utmanande problem som kanske är svåra med enstaka sensorvärden. Syftet med denna studie är att föreslå ett innovativt ramverk för multisensorfusion för att förbättra detektionen av mänsklig aktivitet och minska graden av feligenkänning. Studien föreslår en multiview ensemblealgoritm för att integrera förutsagda värden för olika rörelsesensorer. I detta syfte användes beräkningseffektiva klassificeringsalgoritmer som beslutsträd, logistisk regression och k-Nearest Neighbors för att implementera olika, flexibla och dynamiska system för upptäckt av mänsklig aktivitet. För att ge en kompakt funktionsvektorrepresentation studerade vi hybridbioinspirerad evolutionär sökalgoritm och korrelationsbaserad funktionsvalsmetod och utvärdera deras påverkan på extraherade funktionsvektorer från individuella sensormodaliteter. Dessutom använde vi Synthetic Over-sampling Minoritet Techniques (SMOTE) algoritm för att minska effekten av klassobalans och förbättra resultat. Med ovanstående metoder ger detta dokument en enhetlig ram för att lösa stora utmaningar när det gäller identifiering av mänsklig verksamhet. De resultat som erhållits med hjälp av två allmänt tillgängliga datauppsättningar visade en betydande förbättring jämfört med referensmetoderna när det gäller att upptäcka specifika aktivitetsdetaljer och minska felfrekvensen. Resultat från vår utvärdering visade 3% till 24% förbättring av noggrannhet, recall, precision, F-mätning och detektionsförmåga (AUC) jämfört med enstaka sensorer och fusion på funktionsnivå. Fördelarna med den föreslagna multisensorfusionen är förmågan att använda distinkta egenskaper hos individuella sensor- och flera klassificeringssystem för att förbättra igenkänningsnoggrannheten. Dessutom föreslås i studien en lovande potential för hybrida funktionsval, mångfaldsbaserade system med flera klassificeringssystem för att förbättra mobilt och bärbart sensorbaserat system för upptäckt av mänsklig aktivitet och hälsoövervakning.
Författarna i REF föreslog ett innovativt multisensorfusionssystem som förbättrar prestandan hos detektion av mänsklig aktivitet med hjälp av en multivyensemblemetod för att integrera förväntade värden för olika rörelsesensorer med hjälp av olika klassificeringsalgoritmer, såsom logistisk regression, K-Nearest Neighbors (KNN) och Decision Tree (DT).
Multi-sensor fusion based on multiple classifier systems for human activity identification
{'venue': 'Human-centric Computing and Information Sciences', 'journal': 'Human-centric Computing and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}