Sammanfattning av denna webbsida: Med utvecklingen av bärbara enheter som har flera inbyggda sensorer är det möjligt att samla in data som kan analyseras för att förstå användarens behov och tillhandahålla personliga tjänster. Exempel på dessa typer av enheter är smartphones, fitness-bracelets, smartwatches, bara för att nämna några. Under de senaste åren har flera verk använt dessa anordningar för att känna igen enkla aktiviteter som löpning, promenader, sömn och andra fysiska aktiviteter. Det har också forskats om att känna igen komplexa aktiviteter som matlagning, sport och medicinering, men dessa kräver i allmänhet installation av externa sensorer som kan bli påträngande för användaren. I detta arbete använde vi accelerationsdata från ett armbandsur för att identifiera långsiktiga aktiviteter. Vi jämför användningen av dolda Markov-modeller och villkorliga slumpmässiga fält för segmenteringsuppgiften. Vi lade också till förkunskaper i modellerna om aktiviteternas varaktighet genom att koda dem som begränsningar och sekvensmönster lades till i form av funktionsfunktioner. Vi gjorde också subklassificeringar för att ta itu med problemet med fragmentering inom klassen, vilket uppstår när samma märkning tillämpas på verksamheter som begreppsmässigt är desamma men som är mycket annorlunda från accelerationssynpunkt.
Garcia-Ceja m.fl. REF använde accelerationsdata från ett armbandsur för att identifiera långsiktiga, komplexa aktiviteter som matlagning, sport och medicinering.
Long-Term Activity Recognition from Wristwatch Accelerometer Data *
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}