Sammanfattning av denna webbsida: Aktiviteter i det dagliga livet är bra indikatorer på äldres hälsotillstånd, och aktivitetsigenkänning i smarta miljöer är ett välkänt problem som tidigare har behandlats i flera studier. I detta dokument beskriver vi användningen av två kraftfulla maskininlärningssystem, ANN (Artificial Neural Network) och SVM (Support Vector Machines), inom ramen för HMM (Hidden Markov Model) för att ta itu med uppgiften aktivitetsigenkänning i en hemmiljö. Utdatapoängen för de diskriminativa modellerna, efter bearbetning, används som observationsannolikhet för hybridmetoden. Vi utvärderar vår strategi genom att jämföra dessa hybridmodeller med andra klassiska aktivitetsigenkänningsmetoder med hjälp av fem verkliga datauppsättningar. Vi visar hur hybridmodellerna uppnår betydligt bättre igenkänningsprestanda, med signifikansnivå p < 0,05, vilket visar att hybridmetoden är bättre lämpad för den adresserade domänen.
Till exempel Javier Ordónez et al. REF använde artificiella neurala nätverk och en stöd vektor maskin inom ramen för en dold Markov modell för att dra nytta av både en diskriminerande modell och en generativ modell.
Activity Recognition Using Hybrid Generative/Discriminative Models on Home Environments Using Binary Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}