Sammanfattning av denna webbsida: Denna forskning fokuserar på att analysera kontext, modellera mänskligt beteende och utveckla en ny arkitektur för en kognitiv telefonplattform. Vi kombinerar de senaste positioneringsteknologierna och telefonsensorerna för att fånga mänskliga rörelser i naturliga miljöer och använda rörelserna för att studera mänskligt beteende. Sammanhangen i denna forskning är abstrakta som en Context Pyramid som innehåller sex nivåer: Raw Sensor Data, Physical Parameter, Features/Patterns, Simple Contextual Descriptors, Activity-Level Descriptors, and Rich Context. För att uppnå genomförandet av Context Pyramid på en kognitiv telefon, tre nyckelteknologier används: allestädes närvarande positionering, rörelseigenkänning, och mänskligt beteende modellering. Preliminära tester visar att vi framgångsrikt har uppnått aktivitetsnivå Descriptors nivå med vår LoMoCo (Location-Motion-Context) modell. Den föreslagna lösningens lägesnoggrannhet är upp till 1,9 meter i korridormiljöer och 3,5 meter i öppna utrymmen. Testresultaten indikerar också att rörelsetillstånden är igenkända med en noggrannhetshastighet på upp till 92,9% med hjälp av en klassificering av minst fyrkantig vektormaskin (LS-SVM).
Pei m.fl. REF kombinerade positioneringstekniker och telefonsensorer för att fånga mänskliga rörelser i naturliga miljöer och använda rörelserna för att studera beteende.
Human Behavior Cognition Using Smartphone Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}