Abstrakt. Vår demonstration består av ett arbets- och gångigenkänningssystem, implementerat på en konsument smartphone. Aktivitetsigenkänningsfunktionen gör det möjligt för deltagarna att träna olika aktiviteter, såsom löpning, promenader eller hoppning, in i telefonen, och systemet kan sedan identifiera när dessa aktiviteter utförs. Gångigenkänningsfunktionen lär sig särskilda egenskaper hos hur deltagarna går, vilket gör det möjligt för telefonen att identifiera bäraren. Vi har implementerat ett system för aktivitet och gångigenkänning för Google Android OS c, som körs på smartphones från en mängd olika tillverkare. Under vår demonstration kommer vi att tillåta deltagarna att testa de olika funktionerna, antingen visa telefonens förmåga att känna igen en förprogrammerad uppsättning aktiviteter (löpning, jogging, hoppning, eller promenader), eller telefonens förmåga att lära sig egenskaperna hos en deltagares gång, eller stil att gå, och visar att telefonen senare kan känna igen den deltagaren. Aktivitets- och gångigenkänning med hjälp av bärbara sensorer är aktiva forskningsämnen [se 8, 1, 9, till exempel]. Till skillnad från tidigare arbete, kräver vi inte specialiserade bärbara sensorer eller noggrann placering av telefonen på deltagarens kropp. Vår applikation fungerar när telefonen helt enkelt placeras i byxficka. Dessutom är beräkningskraven för utbildning av dessa system oöverkomliga för realtidsdemonstrationer, och i många fall kräver även klassificeringen mer beräkning som kan ges på en mobil enhet som en smartphone. Vårt system utformades med beräkningseffektivitet i åtanke, och kan både lära sig klassificeringar och utföra klassificering i realtid på en lågdriven mobil enhet. Demonstrationen kommer att vara interaktiv, och deltagarna kommer att uppmanas att utföra olika aktiviteter, med klassificeringsresultaten visas på en separat monitor för alla att se. Systemen för aktivitets- och gångigenkänning baseras på en algoritm som kallas geometrisk mallmatchning (GTM) [5] för att jämföra segment av tidsserier.
I REF, Frank et al. införde ett system för aktivitet och gångigenkänning för smartphones.
Activity Recognition With Mobile Phones
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}