Större tillgång till sensorer och avkänningssystem har drivit forskningen i riktning mot automatisk aktivitetsigenkänning (AR) antingen för medicinska eller andra personliga fördelar t.ex. wellness eller fitness övervakning. Forskare tillämpar olika AR-tekniker/algoritmer och använder ett brett utbud av sensorer för att upptäcka hemaktiviteter. Det verkar dock som om AR-algoritmerna är rent teknikdrivna snarare än att informera om studier av typen och kvaliteten på de indata som krävs. Det finns en förväntan att över-instrumentera miljön eller ämnena och sedan utveckla AR algoritmer, där istället problemet bör närma sig från en annan vinkel dvs.. Vilka sensorer (typ, kvalitet och kvantitet) kräver en viss algoritm för att kunna dra slutsatsen att vissa aktiviteter har ett visst självförtroende? Detta dokument introducerar begreppet aktivitetsigenkänning, dess taxonomi och förtrogengör läsaren med underklasser av sensorbaserade AR. Dessutom ger den en översikt över befintliga hälso- och sjukvårdstjänster Telecare och Telehealth-lösningar, och introducerar den hierarkiska taxonomin i människans beteendeanalysuppgifter. Detta arbete är ett resultat av en systematisk litteraturgenomgång och ger läsaren en omfattande uppsättning hembaserade aktiviteter i det dagliga livet (ADL) och sensorer som visat sig känna igen dessa aktiviteter. Förutom att se över nyttan med olika sensationsteknik för hembaserade AR-algoritmer belyser den problemet med teknikdriven utvecklingscykel på detta område.
Många utvecklingar i detta utrymme är teknik-snarare än krav-drivna som hävdas i REF.
Classification and suitability of sensing technologies for activity recognition
{'venue': 'Comput. Commun.', 'journal': 'Comput. Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}