Aktivitetsigenkänning är problemet med att förutsäga en persons nuvarande verkan genom rörelsesensorerna som bärs på kroppen. Problemet tas vanligen upp som en övervakad klassificeringsuppgift där en diskriminerande modell lärs ut från kända prover och en ny fråga sätts på en känd aktivitetsetikett med hjälp av lärd modell. Den utmanande frågan här är hur man matar denna klassificering med ett fast antal funktioner där den verkliga inmatningen är en rå signal av varierande längd. I denna studie, anser vi tre möjliga funktioner, nämligen tid-domän, frekvensdomän och wavelet-domän statistik, och deras kombinationer för att representera rörelsesignal som erhållits från accelerometer läser bärs i bröstet genom en mobiltelefon. Utöver en systematisk jämförelse av dessa funktioner erbjuder vi också en omfattande utvärdering av vissa förbearbetningssteg såsom filtrering och val av funktioner. Resultaten avgör att mata en slumpmässig skogsklassning med ett ensembleval av de mest relevanta tid-domän- och frekvens-domänfunktioner som extraheras från rådata kan ge den högsta noggrannheten i en verklig datauppsättning.
Författarna i REF har valt tidsdomänen, frekvensdomänen och tidfrekvensdomänen för funktionsextraktion.
Integrating Features for Accelerometer-based Activity Recognition
{'venue': 'EUSPN/ICTH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}