Sammanfattning av denna webbsida: Kroppsslitna sensorer i allmänhet och accelerometrar i synnerhet har använts i stor utsträckning för att upptäcka mänskliga rörelser och aktiviteter. Utförandet av varje typ av rörelse av varje enskild individ genererar sekvenser av tidsserier av avkännade data från vilka specifika rörelserelaterade mönster kan bedömas. Flera maskininlärningsalgoritmer har använts över fönstersegment av sensed data för att upptäcka sådana mönster i aktivitetsigenkänning baserat på mellanliggande funktioner (antingen handgjorda eller automatiskt inlärda från data). Det underliggande antagandet är att de beräknade funktionerna kommer att fånga statistiska skillnader som korrekt kan klassificera olika rörelser och aktiviteter efter en utbildningsfas baserad på avkännbara data. För att uppnå hög noggrannhet och återkallandegrad (och garantera att systemet generaliseras till nya användare) måste utbildningsuppgifterna innehålla tillräckligt med information för att kunna karakterisera alla möjliga sätt att utföra aktiviteten eller förflyttningen som ska upptäckas. Detta kan innebära stora mängder data och en komplex och tidskrävande utbildningsfas, som har visat sig vara ännu mer relevant när man automatiskt lär sig de optimala funktionerna som ska användas. I detta dokument presenterar vi en ny generativ modell som kan generera sekvenser av tidsserier för att karakterisera en viss rörelse baserat på tidselasticitetsegenskaperna hos de sensed data. Modellen används för att träna en hög med autokodare för att lära sig de speciella funktioner som kan upptäcka mänskliga rörelser. Resultaten av rörelsedetektering med hjälp av en nyskapad databas med information om fem användare som utför sex olika rörelser presenteras. Generaliseringen av resultaten med hjälp av en befintlig databas presenteras också i dokumentet. Resultaten visar att den föreslagna mekanismen kan uppnå godtagbara igenkänningsnivåer (F = 0,77) även vid användning av olika personer som utför en annan sekvens av rörelser och använder olika hårdvara.
Dessutom använder vi djupt lärande metoder som automatiskt kan lära sig funktionerna från en viss datauppsättning som innehåller en utbildning uppsättning och test uppsättning REF.
Time-Elastic Generative Model for Acceleration Time Series in Human Activity Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}