Erkännandet av aktiviteter i det dagliga livet är ett viktigt forskningsområde som varit av intresse under de senaste åren. Processen för aktivitetsigenkänning syftar till att känna igen åtgärder av en eller flera människor i en smart miljö, där en uppsättning sensorer har satts in. Vanligtvis beaktas alla händelser som uppstår under varje aktivitet för att utveckla klassificeringsmodellerna. Det ögonblick då en aktivitet startade är dock okänt i en verklig miljö. Därför är det bara de senaste händelserna som vanligtvis används. I detta dokument använder vi statistik för att bestämma den lämpligaste längden av detta intervall för varje typ av aktivitet. Dessutom använder vi ontologier för att automatiskt generera funktioner som fungerar som indata för de övervakade inlärningsalgoritmer som producerar klassificeringsmodellen. Funktionerna bildas genom att kombinera enheterna i ontologin, såsom begrepp och egenskaper. De erhållna resultaten visar en betydande ökning av noggrannheten hos de klassificeringsmodeller som genereras med avseende på den klassiska metoden, där endast sensorernas tillstånd beaktas. Dessutom visar resultaten från en simulering av en verklig miljö under en händelsebaserad segmentering också en förbättring av de flesta aktiviteter.
Salguero m.fl. REF använder ontologier för att automatiskt generera indata för övervakade inlärningsalgoritmer för att ta fram en klassificeringsmodell för erkännande av aktiviteter i det dagliga livet.
Using Ontologies for the Online Recognition of Activities of Daily Living†
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}