Positionen för rörelsesensorer på kroppen spelar en viktig roll för den mänskliga aktivitetsigenkänningen. Oftast används mobiltelefonsensorer i byxfickan eller motsvarande för detta ändamål. Denna ståndpunkt är emellertid inte lämplig för att erkänna aktiviteter som inbegriper handgester, till exempel rökning, ätande, drickande av kaffe och hålla tal. För att känna igen sådana aktiviteter används handledsslitna rörelsesensorer. Dessa två positioner används dock främst isolerat. För att använda rikare kontextinformation utvärderar vi tre rörelsesensorer (accelerometer, gyroskop och linjär accelerationssensor) vid både handleds- och fickpositioner. Med hjälp av tre klassificeringar visar vi att kombinationen av dessa två positioner överträffar handledens position enbart, främst vid mindre segmenteringsfönster. Ett annat problem är att mindre repetitiva aktiviteter, såsom rökning, ätande, prat och drickande kaffe, inte lätt kan kännas igen vid mindre segmenteringsfönster till skillnad från repetitiva aktiviteter, som promenader, jogging och cykling. För detta ändamål utvärderar vi effekten av sju fönsterstorlekar (2-30 s) på tretton aktiviteter och visar hur ökande fönsterstorlek påverkar dessa olika aktiviteter på olika sätt. Vi föreslår också olika optimeringar för att ytterligare förbättra erkännandet av dessa aktiviteter. För reproducerbarhet gör vi vår datauppsättning allmänt tillgänglig.
I en befintlig studie REF använde författarna smartphone-sensorer tillsammans med handledsmonterade rörelsesensorer för att identifiera komplexa mänskliga aktiviteter som rökning, ätande, drickande etc.
Complex Human Activity Recognition Using Smartphone and Wrist-Worn Motion Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}