Abstract-En mängd applikationer för mobilanalys i verkliga livet håller på att bli tillgängliga, särskilt inom områdena livslogging, fitness-spårning och hälsoövervakning. Dessa applikationer använder mobila sensorer inbäddade i smarta telefoner för att känna igen mänskliga aktiviteter för att få en bättre förståelse för mänskligt beteende. Framsteg har gjorts, men erkännande av mänsklig verksamhet är fortfarande en utmanande uppgift. Detta beror delvis på det breda utbudet av mänskliga aktiviteter samt på den stora variationen i hur en viss aktivitet kan utföras. Att använda funktioner som tydligt skiljer mellan olika verksamheter är av avgörande betydelse. I detta dokument föreslår vi en strategi för att automatiskt extrahera diskriminerande egenskaper för erkännande av verksamhet. Speciellt utvecklar vi en metod baserad på Convolutional Neural Networks (CNN), som kan fånga lokalt beroende och skala invarians av en signal som det har visat i taligenkänning och bildigenkänning domäner. Dessutom föreslås en modifierad viktdelningsteknik, som kallas partiell viktdelning, och tillämpas på accelerometersignaler för att få ytterligare förbättringar. De experimentella resultaten på tre offentliga dataset, Skoda (montering linje aktiviteter), Opportunity (aktiviteter i köket), Actitracker (jogging, promenader, etc.), indikerar att vår nya CNN-baserade metod är praktisk och ger högre noggrannhet än befintliga toppmoderna metoder.
I REF, Ming et al. föreslå ett tillvägagångssätt baserat på CNN för att erkänna mänsklig verksamhet (t.ex. "jogging", "gång", "stigande trappor", etc.)..............................................................................................
Convolutional Neural Networks for human activity recognition using mobile sensors
{'venue': '6th International Conference on Mobile Computing, Applications and Services', 'journal': '6th International Conference on Mobile Computing, Applications and Services', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}