Abstrakt. Vi föreslår en distribuerad igenkänningsram för att klassificera kontinuerliga mänskliga åtgärder med hjälp av en lågbandsbredd bärbar rörelsesensor nätverk, kallas distribuerad sparity klassificerare (DSC). Algoritmen klassificerar mänskliga handlingar med hjälp av en uppsättning träningsrörelsesekvenser som tidigare exempel. Den kan också avvisa avvikande åtgärder som inte ingår i utbildningskategorierna. Klassificeringen sker på ett distribuerat sätt på individuella sensornoder och en basstationsdator. Vi modellerar fördelningen av flera actionklasser som en blandning av subrymdsmodell, en subrymd för varje actionklass. Med ett nytt prov söker vi den glesaste linjära representationen av provet w.r.t. Alla övningsexempel. Vi visar att de dominerande koefficienterna i representationen endast motsvarar aktionsklassen i provet, och därför är dess medlemskap kodat i den glesa representationen. Snabba linjära lösare tillhandahålls för att beräkna sådan representation via 1 -minimering. För att bekräfta att ramverket är korrekt konstrueras en offentlig databas för igenkänning av bärbara åtgärder, som kallas wearable action igenkänningsdatabas (WARD). Databasen består av 20 personer i 13 åtgärdskategorier. Med upp till fem rörelsesensorer i WARD-databasen uppnår DSC toppmodern prestanda. Vi visar vidare att igenkänningsprecisionen bara minskar graciöst med hjälp av mindre undergrupper av aktiva sensorer. Den validerar robustheten i det distribuerade igenkänningsramverket på ett otillförlitligt trådlöst nätverk. Det visar också förmågan hos DSC att spara sensorenergi för kommunikation samtidigt som korrekt global klassificering bevaras.
I REF, Yang et al. föreslog ett system för igenkänning av åtgärder med hjälp av bärbara rörelsesensornätverk.
Distributed Recognition of Human Actions Using Wearable Motion Sensor Networks
{'venue': 'JAISE', 'journal': 'JAISE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}