Accelerometrar är ett populärt val som kroppsrörelsesensorer: orsaken är delvis i deras förmåga att extrahera information som är användbar för att automatiskt härleda den fysiska aktivitet i vilken det mänskliga objektet är inblandat, förutom deras roll i matning av biomekaniska parametrar estimatorer. Automatisk klassificering av mänskliga fysiska aktiviteter är mycket attraktiv för genomträngande datorsystem, medan kontextuell medvetenhet kan underlätta samspelet mellan människa och maskin, och inom biomedicin, medan bärbara sensorsystem föreslås för långsiktig övervakning. Detta dokument handlar om de algoritmer för maskininlärning som behövs för att utföra klassificeringsuppgiften. Hidden Markov Model (HMM) klassificerare studeras genom att kontrastera dem med Gaussian Mixing Model (GMM) klassificerare. HMM införlivar den statistiska information som finns tillgänglig om rörelsedynamik i klassificeringsprocessen, utan att kasta bort tidshistoriken för tidigare utfall som GMM gör. Ett exempel på fördelarna med den erhållna statistiska hävstångseffekten illustreras och diskuteras genom att analysera två datauppsättningar av accelerometertidsserier.
Mannini och Sabatini REF presenterade också en metod för klassificering av mänskliga aktiviteter med hjälp av dolda Markov-modeller (HMMs) och Gaussian Mixing Models (GMMs).
Accelerometry-Based Classification of Human Activities Using Markov Modeling
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}