Sensorbaserad aktivitetsigenkänning söker den djupa kunskapen på hög nivå om mänsklig aktivitet från mängder av lågnivåsensoravläsningar. Konventionella metoder för erkännande av mönster har gjort enorma framsteg under de senaste åren. Men de flesta av dessa metoder är starkt beroende av heuristiska handgjorda utvinningsmetoder, som dramatiskt hindrar deras generaliseringsprestanda. Dessutom ger dessa metoder ofta otillfredsställande resultat för oövervakade och inkrementella inlärningsuppgifter. Under tiden, den senaste utvecklingen av djupt lärande gör det möjligt att utföra automatisk hög nivå funktionsextraktion uppnår därmed lovande prestanda på många områden. Sedan dess har metoder baserade på djupinlärning i stor utsträckning använts för det sensorbaserade aktivitetsigenkänningsarbetet. I det här dokumentet kartlägger och belyser vi den senaste tidens framsteg med djupt lärande för sensorbaserad aktivitetsigenkänning. Specifikt sammanfattar vi existerande litteratur från tre aspekter: sensormodalitet, djup modell och tillämpning. Vi presenterar också en detaljerad diskussion och föreslår stora utmaningar för framtida riktningar.
Den senaste utvecklingen av djupt lärande har också gjort det möjligt att producera lovande resultat i olika områden med hög nivå funktioner utvinning REF.
Deep Learning for Sensor-based Activity Recognition: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}