I den här artikeln undersöker författarna vilken roll smarta enheter, inklusive smartphones och smartwatches, kan spela för att identifiera aktiviteter i det dagliga livet. En genomförbarhetsstudie med N = 10 deltagare genomfördes för att utvärdera utrustningens förmåga att skilja mellan nio vardagsaktiviteter. De undersökta aktiviteterna inkluderar promenader, löpning, cykling, stående, sittande, hiss uppstigningar, hiss nedstigningar, trappuppstigningar och trappa nedstigningar. Författarna utvärderade också dessa enheters förmåga att skilja mellan inomhus och utomhus i syfte att öka den kontextuella medvetenheten. Data från denna studie användes för att träna och testa fem välkända maskininlärningsalgoritmer: C4.5, CART, Naï ve Bayes, Multi-Layer Perceptrons och slutligen Support Vector Machines. Både enkel- och multisensormetoder undersöktes för att bättre förstå vilken roll varje sensor i enheten kan spela i diskret aktivitetsigenkänning. Författarna fann att de övergripande resultaten var lovande, med vissa modeller som korrekt klassificerar upp till 100% av alla fall.
Till exempel, i REF, författarna studerade rollen av smartwatch och smartphone sensorer i aktivitetsigenkänning.
Multi-Sensor Fusion for Enhanced Contextual Awareness of Everyday Activities with Ubiquitous Devices
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}