Sammanfattning av denna webbsida: Den senaste utvecklingen inom smartphones har ökat bearbetningskapaciteten och utrustat dessa enheter med ett antal inbyggda multimodala sensorer, inklusive accelerometrar, gyroskop, GPS-gränssnitt, Wi-Fi-åtkomst och närhetssensorer. Trots att många studier har undersökt utvecklingen av användar-kontext medvetna program med smartphones, dessa program för närvarande bara kan känna igen enkla sammanhang med hjälp av en enda typ av sensor. Därför inför vi i detta arbete en övergripande strategi för kontextmedvetna applikationer som använder de multimodala sensorerna i smartphones. Det föreslagna systemet kan inte bara känna igen olika typer av sammanhang med hög noggrannhet, utan det kan också optimera strömförbrukningen eftersom strömhungriga sensorer kan aktiveras eller avaktiveras vid lämpliga tidpunkter. Dessutom kan systemet känna igen aktiviteter varhelst smartphonen finns på en människas kropp, även när användaren använder telefonen för att ringa ett telefonsamtal, manipulera program, spela spel eller lyssna på musik. Dessutom presenterar vi även en ny funktionsvalsalgoritm för accelerometerklassificeringsmodulen. Den föreslagna funktionen val algoritm hjälper till att välja bra funktioner och eliminera dåliga funktioner, vilket förbättrar den totala noggrannheten hos accelerometern klassificerare. Experimentella resultat visar att det föreslagna systemet kan klassificera åtta verksamheter med en noggrannhet på 92,43 %.
En ny funktion val algoritm används för accelerometer klassificering REF och den använder multimodala sensordata från accelerometer, ljud, GPS och Wi-Fi.
Comprehensive Context Recognizer Based on Multimodal Sensors in a Smartphone
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}