Abstrakt. I detta arbete utvecklas och utvärderas algoritmer för att upptäcka fysiska aktiviteter från data som erhållits med hjälp av fem små biaxial accelerometrar som används samtidigt på olika delar av kroppen. Accelerationsdata samlades in från 20 försökspersoner utan övervakning eller observation av forskare. Försökspersoner ombads utföra en sekvens av vardagliga uppgifter men fick inte veta exakt var eller hur de skulle utföras. Medel, energi, frekvens-domänentropi och korrelation av accelerationsdata beräknades och flera klassiatorer som använde dessa funktioner testades. Beslut träd klassificerare visade den bästa prestandan att känna igen vardagliga aktiviteter med en total noggrannhet på 84%. Resultaten visar att även om vissa aktiviteter är erkända väl med ämnesoberoende utbildningsdata, andra verkar kräva ämnesspecifika utbildningsdata. Resultaten tyder på att flera accelerometrar hjälper i erkännande eftersom samband i acceleration funktionsvärden effektivt kan diskriminera många verksamheter. Med bara två biaxial accelerometrar -thigh och handled - minskade igenkännandet endast något. Detta är det första arbetet för att undersöka prestanda av igenkänningsalgoritmer med flera, trådfria accelerometrar på 20 aktiviteter med hjälp av datauppsättningar kommenterade av försökspersonerna själva.
Bao och Intille REF utvecklade ett system för att upptäcka aktiviteter som promenader, sittande, stående, löpning och så vidare genom att använda 2-axlade accelerometrar baserade på medelenergi, frekvensdomänentropi och korrelations- och beslutsträdsklassificeringar.
Activity recognition from user-annotated acceleration data
{'venue': 'Pervasive', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}