I detta dokument presenteras en multisensor ensemble klassificerare (MSEC) för fysisk aktivitet (PA) mönsterigenkänning av människor. Den MSEC, utvecklad för en bärbar multi-sensor integrera mätsystem (IMS), kombinerar flera klassificeringar baserade på olika sensorfunktionsuppsättningar för att förbättra noggrannheten av PA typ identifikation.Experimentell utvärdering av 56 ämnen har visat att MSEC är effektivare vid bedömning av aktiviteter av varierande intensitet än de traditionella homogena klassifierare. Den kan korrekt känna igen 6 PA-typer med en noggrannhet av 93.50%, vilket är 7% högre än den icke- sensemble stöd vektor maskin metod. Dessutom är MSEC effektivt när det gäller att minska den enskilda variabiliteten i aktivitetsigenkänningen.
I REF kombinerar författarna flera klassificeringar för att förbättra noggrannheten hos aktivitetsigenkänning upp till 7 % och den totala noggrannheten på 93,5% med hjälp av en 5-faldig korsvalideringsteknik.
Multi-Sensor Ensemble Classifier for Activity Recognition
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Software Engineering and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}