Abstract-En hel del verkliga mobila avkänningsprogram blir tillgängliga. Dessa applikationer använder mobila sensorer inbäddade i smarta telefoner för att känna igen mänskliga aktiviteter för att få en bättre förståelse för mänskligt beteende. I detta dokument föreslår vi en LSTM-baserad funktionsextraktionsmetod för att känna igen mänskliga aktiviteter med hjälp av triaxial accelerometerdata. De experimentella resultaten på (WISDM) Labs publika dataset indikerar att vår LSTM-baserade metod är praktisk och uppnår 92,1% noggrannhet.
Chen REF föreslog en funktion extraktion metod baserad på lång korttidsminne neurala nätverk för att känna igen de mänskliga aktiviteter med accelerometer data.
LSTM Networks for Mobile Human Activity Recognition
{'venue': 'Proceedings of the 2016 International Conference on Artificial Intelligence: Technologies and Applications', 'journal': 'Proceedings of the 2016 International Conference on Artificial Intelligence: Technologies and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}