Sammanfattning av denna webbsida: Signalsegmentering är ett avgörande steg i processen för aktivitetsigenkänning, men detta har hittills sällan och vagt karakteriserats. Fönstersnitt används normalt för segmentering, men det finns ingen klar enighet om vilken fönsterstorlek som helst bör användas. I själva verket är de flesta mönster normalt beroende av siffror som används i tidigare verk, men utan några strikta studier som stöder dem. Intuitivt, minska fönsterstorleken möjliggör en snabbare aktivitetsdetektering, samt minskade resurser och energibehov. Tvärtom beaktas i regel stora datafönster för erkännande av komplexa verksamheter. I detta arbete presenterar vi en omfattande studie för att på ett rättvist sätt beskriva fönsterproceduren, för att fastställa dess inverkan i processen för erkännande av aktiviteter och för att bidra till att klargöra några av de vanliga antaganden som gjorts under utformningen av systemet för erkännande. För detta ändamål utvärderas några av de mest använda förfarandena för erkännande av verksamhet för ett brett spektrum av fönsterstorlekar och aktiviteter. Från utvärderingen visar intervallet 1-2 s att det ger den bästa avvägningen mellan igenkänningshastighet och noggrannhet. Studien, som är särskilt avsedd för system för erkännande av aktiviteter på kroppen, ger också designers en uppsättning riktlinjer som utformats för att underlätta systemdefinitionen och konfigurationen i enlighet med de särskilda tillämpningskraven och målaktiviteterna.
I REF presenteras en omfattande genomgång av litteraturen i fönsterstorlek och HAR.
Window Size Impact in Human Activity Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}