Abstract-Medan de flesta system för aktivitetsigenkänning bygger på datadrivna metoder, blir användningen av kunskapsbaserad teknik allt mer intressant. Forskningen inom detta område har främst inriktats på användningen av ontologier för att specificera verksamhetens semantik, och ontologiskt resonemang för att känna igen dem baserat på kontextinformation. Men vid tidpunkten för skrivandet är den experimentella utvärderingen av dessa tekniker begränsad till beräkningsaspekter; deras faktiska effektivitet är fortfarande okänd. Som ett första steg mot att fylla denna lucka utvärderar vi experimentellt det ontologiska tillvägagångssättets effektivitet med hjälp av en aktivitetsdatauppsättning som samlas in i en smart hemmiljö. Preliminära resultat tyder på att befintliga ontologiska tekniker underpresterar datadrivna tekniker, främst därför att de saknar stöd för resonemang med tidsinformation. Vi visar faktiskt att när ontologiska tekniker utvidgas med även enkla former av tidsresonemang, är deras effektivitet jämförbar med den i en toppmodern teknik baserad på dolda Markov-modeller. Därefter anger vi möjliga forskningsanvisningar för att ytterligare förbättra effektiviteten av ontologibaserad aktivitetsigenkänning genom tidsresonemang.
Temporärt resonemang kan införlivas i ontologi för att känna igen de dagliga aktiviteter REF.
Is ontology-based activity recognition really effective?
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}