ABSTRACT Ambient-assisted living (AAL) lovar att bli ett komplement till de nuvarande vårdmodellerna, vilket ger ökad livserfarenhet till människor inom kontextmedvetna hem och smarta miljöer. Aktivitetsigenkänning baserad på sensoriska data i AAL-system är en viktig uppgift eftersom 1) det kan användas för att uppskatta nivåer av fysisk aktivitet, 2) det kan leda till att upptäcka förändringar av dagliga mönster som kan indikera ett framväxande medicinskt tillstånd, eller 3) det kan användas för att upptäcka olyckor och nödsituationer. För att accepteras måste AAL-systemen vara överkomliga samtidigt som de ger tillförlitlig prestanda. Dessa två faktorer är mycket beroende av att optimera antalet använda sensorer och extrahera robusta funktioner från dem. I detta papper föreslås en generisk funktionsteknik metod för att välja robusta funktioner från en mängd olika sensorer, som kan användas för att generera tillförlitliga klassificeringsmodeller. Från den ursprungligen inspelade tidsserien och några nyproducerade tidsserier [dvs. magnituder, första derivat, deltaserier och snabba Fourier transformations- (FFT)-baserade serier], extraheras en mängd olika tids- och frekvensdomänfunktioner. Sedan, med hjälp av två-fas funktionsval, antalet genererade funktioner är kraftigt minskat. Slutligen tränas och utvärderas olika klassificeringsmodeller på en oberoende testuppsättning. Den föreslagna metoden utvärderades på fem allmänt tillgängliga datamängder, och på alla av dem gav den bättre noggrannhet än när man använde handanpassade funktioner. Fördelarna med den föreslagna systematiska funktionsteknikmetoden är att snabbt upptäcka bra funktionsuppsättningar för en given uppgift än att manuellt hitta sådana som lämpar sig för en viss uppgift, välja en liten funktion som överträffar manuellt fastställda funktioner i både utförandetid och noggrannhet, och identifiering av relevanta sensortyper och kroppsplatser automatiskt. I slutändan skulle den föreslagna metoden kunna minska kostnaderna för AAL-system genom att underlätta genomförandet av algoritmer på enheter med begränsade resurser och genom att använda så få sensorer som möjligt. INDEX TERMS Funktionsextraktion, tidsserieanalys, omgivningsintelligens, bärbara sensorer, sensorfusion, mönsterigenkänning, datautvinning, förbehandling av data, kroppssensornätverk.
Zdravevski m.fl. I REF föreslogs en systematisk funktionsteknik som använder sig av ett urvalsskikt i två faser.
Improving Activity Recognition Accuracy in Ambient-Assisted Living Systems by Automated Feature Engineering
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}