Lärande mönster av mänskligt beteende från sensordata är extremt viktigt för hög nivå aktivitet inference. Vi visar hur man extraherar och märker en persons aktiviteter och viktiga platser från spår av GPS-data. I motsats till befintliga tekniker upptäcker och klassificerar vår strategi samtidigt viktiga platser för en person och tar hänsyn till sammanhanget på hög nivå. Vårt system använder relationella Markov-nätverk för att representera den hierarkiska aktivitetsmodell som kodar de komplexa relationerna mellan GPS-avläsningar, aktiviteter och betydelsefulla platser. Vi tillämpar FFT-baserat meddelande som passerar för att utföra effektiv summering över ett stort antal noder i nätverken. Vi presenterar experiment som visar betydande förbättringar jämfört med befintliga tekniker.
I REF används relationsbaserade Markov-nätverk för att representera en hierarkisk aktivitetsmodell för att bestämma lokaliseringsbaserade aktiviteter från GPS-spår.
Location-based activity recognition
{'venue': 'In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}