Detta dokument beskriver hur man känner igen vissa typer av mänskliga fysiska aktiviteter med hjälp av accelerationsdata som genereras av en användares mobiltelefon. Vi föreslår ett igenkänningssystem där ett nytt digitalt low-pass-filter är utformat för att isolera gravitationsaccelerationens komponent från kroppsaccelerationen i rådata. Systemet utbildades och testades i ett experiment med flera människor under verkliga förhållanden. Flera klassificeringar testades med hjälp av olika statistiska egenskaper. Högfrekvenskomponenter och lågfrekvenskomponenter i data togs med i beräkningen. Vi valde fem klassificerare som var och en erbjuder bra prestanda för att känna igen vår uppsättning av aktiviteter och undersökte hur man kan kombinera dem till en optimal uppsättning av klassificerare. Vi fann att med hjälp av genomsnittet av sannolikheter som fusionsmetoden kunde nå en total noggrannhetsgrad på 91,15 %.
En färsk studie REF föreslår ett smartphone-baserat igenkänningssystem, där tillämpningen av ett low-pass filter och en kombination av Multilayer Perceptron, LogitBoost och Support Vector Machine (SVM) klassificerare nådde en total noggrannhet på 91,15% när smartphone hölls i handen på användaren.
A Study on Human Activity Recognition Using Accelerometer Data from Smartphones
{'venue': 'FNC/MobiSPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}