ABSTRACT Spridningen av smartphones har avsevärt underlättat människors dagliga liv, och olika och kraftfulla inbyggda sensorer gör smartphone en allestädes närvarande plattform för att förvärva och analysera data, vilket också kan ge stor potential för effektiv mänsklig aktivitet erkännande. Denna uppsats presenterar en systematisk prestandaanalys av rörelsesensor beteende för mänsklig aktivitet erkännande via smartphones. Sensoriska datasekvenser samlas in via smartphones, när deltagarna utför typiska och dagliga mänskliga aktiviteter. En cykeldetektionsalgoritm används för att segmentera datasekvensen för att erhålla aktivitetsenheten, som sedan kännetecknas av tids-, frekvens- och wavelet-domänfunktioner. Sedan både personlig och generaliserad modell med hjälp av olika klassificeringsalgoritmer utvecklas och genomförs för att utföra aktivitetsigenkänning. Analyser utförs med 27 681 sensoriska prover från 10 försökspersoner, och prestanda mäts i form av F-poäng under olika placeringsinställningar, och i termer av känslighet för användarutrymme, stabilitet för kombination av rörelsesensorer, och påverkan av dataobalans. Omfattande resultat visar att varje individ har sina egna specifika och diskriminerande rörelsemönster, och F-poäng för personlig modell och generaliserad modell kan nå 95,95% respektive 96,26%, vilket indikerar att vår strategi är korrekt och effektiv för praktiskt genomförande. INDEX TERMS Smartphone, rörelsesensor, beteendeanalys, mänsklig aktivitetsigenkänning, prestandaanalys.
I REF presenterar Chen och Shen en prestandaanalys för HAR via smartphone-sensorer.
Performance Analysis of Smartphone-Sensor Behavior for Human Activity Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}