Abstrakt. Aktivitetsbaserade datorsystem [1] syftar till att fånga användarens tillstånd och miljö genom att utnyttja heterogena sensorer för att tillhandahålla anpassning till exogena datorresurser. När dessa sensorer är fästa vid objektets kropp, tillåter de kontinuerlig övervakning av många fysiologiska signaler. Detta har tilltalande användning i vårdapplikationer, t.ex. Utnyttjande av Ambient Intelligence (AmI) vid daglig aktivitetsövervakning för äldre personer. I detta dokument presenterar vi ett system för mänskligt fysiskt aktivitetsigenkänning (AR) med smartphone tröghetssensorer. Eftersom dessa mobiltelefoner är begränsade när det gäller energi- och datorkraft föreslår vi ett nytt hårdvaruvänligt tillvägagångssätt för klassificering i flera klasser. Denna metod anpassar standard Support Vector Machine (SVM) och utnyttjar fast punkt aritmetik för beräkning kostnadsreduktion. En jämförelse med det traditionella SVM visar en betydande förbättring i fråga om beräkningskostnader samtidigt som motsvarande noggrannhet bibehålls, vilket kan bidra till att utveckla mer hållbara system för AmI.
En klassificering av mänsklig verksamhet baserad på stödvektormaskiner presenterades av REF.
Human activity recognition on smartphones using a multiclass hardware-friendly support vector machine
{'venue': 'IWAAL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}