Även om mänsklig aktivitetsigenkänning (HAR) har studerats i stor utsträckning under det senaste årtiondet, är HAR på smartphones ett relativt nytt område. Smartphones är utrustade med en mängd olika sensorer. Att samla in data från dessa sensorer skulle kunna göra det möjligt för tillämpningar att känna igen ett stort antal aktiviteter. Men det är en utmaning att inse detta mål. För det första är dessa enheter låga på resurser, vilket begränsar antalet sensorer som kan användas. För det andra, för att uppnå optimal prestanda effektiva funktionsextraktion, funktionsval och klassificeringsmetoder krävs. Detta arbete implementerar ett smarttelefonbaserat HAR-system i enlighet med dessa krav. Tidsdomänfunktioner extraheras från endast tre smartphone-sensorer, och ett icke-linjärt diskriminerande tillvägagångssätt används för att känna igen 15 aktiviteter med hög noggrannhet. Detta tillvägagångssätt väljer inte bara de mest relevanta funktionerna från varje sensor för varje aktivitet utan tar också hänsyn till de skillnader som uppstår till följd av att bära en telefon på olika positioner. Utvärderingar görs i både offline- och onlineinställningar. Våra jämförelseresultat visar att det föreslagna systemet överträffar några tidigare mobiltelefonbaserade HAR-system.
Khan och Al. REF införde ett smarttelefonbaserat HAR-system i enlighet med dessa krav.
Activity Recognition on Smartphones via Sensor-Fusion and KDA-Based SVMs
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}