Sammanfattning av denna webbsida: Aktiviteter i det dagliga livet är bra indikatorer på äldres hälsotillstånd, och aktivitetsigenkänning i smarta miljöer är ett välkänt problem som tidigare har behandlats i flera studier. I detta dokument beskriver vi användningen av två kraftfulla maskininlärningssystem, ANN (Artificial Neural Network) och SVM (Support Vector Machines), inom ramen för HMM (Hidden Markov Model) för att ta itu med uppgiften aktivitetsigenkänning i en hemmiljö. Utdatapoängen för de diskriminativa modellerna, efter bearbetning, används som observationsannolikhet för hybridmetoden. Vi utvärderar vår strategi genom att jämföra dessa hybridmodeller med andra klassiska aktivitetsigenkänningsmetoder med hjälp av fem verkliga datauppsättningar. Vi visar hur hybridmodellerna uppnår betydligt bättre igenkänningsprestanda, med signifikansnivå p < 0,05, vilket visar att hybridmetoden är bättre lämpad för den adresserade domänen.
I en annan nyligen genomförd studie REF föreslogs användning av hybridmodeller för att öka noggrannheten i aktivitetsigenkänningen.
Activity Recognition Using Hybrid Generative/Discriminative Models on Home Environments Using Binary Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}