Abstract-I denna studie användes en enda triaxiell accelerometer placerad på midjan för att registrera accelerationsdata för klassificering av mänsklig fysisk aktivitet. Datainsamlingen omfattade 24 personer som dagligen utförde verkliga aktiviteter i en naturalistisk miljö utan forskares ingripande. För att bedöma kundernas dagliga energiförbrukning, valdes gång, löpning, cykling, körning och idrott som målaktiviteter för klassificeringen. I denna studie jämfördes en Bayesiansk klassificering med en beslutsträdsbaserad metod. En Bayes classifier har fördelen att vara mer extensible, kräver liten ansträngning i classifier omskolning och programuppdatering vid ytterligare expansion eller ändring av målaktiviteter. Huvudkomponenterna analys applicerades för att ta bort korrelationen mellan funktioner och för att minska funktionen vektor dimension. Experiment med leave-one-subjectout och 10-faldiga korsvalideringsprotokoll visade en klassificeringsnoggrannhet på ~80%, vilket var jämförbart med den som erhölls av en Decision Tree-klassificerare.
I REF klassificeras 5 aktiviteter (gång, löpning, cykling, körning och sport) med 72,3 % noggrannhet med hjälp av beslutsträd, naiva Bayes och naiva Bayes med PCA.
Single-accelerometer-based daily physical activity classification
{'venue': '2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': '2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}