Framsteg inom kroppsanalys och mobil hälsoteknik har skapat nya möjligheter för människor att ta en mer aktiv roll i hanteringen av sin hälsa. Mätningar av kostintag används ofta för studien och behandling av fetma. De mest använda verktygen är dock beroende av självrapportering och kräver betydande manuella insatser, vilket leder till underrapportering av konsumtion, bristande efterlevnad och avbruten användning på lång sikt. Vi undersöker användningen av handledsslitna accelerometrar och gyroskop för att automatiskt känna igen ätgester. För att förbättra igenkänningsnoggrannheten studerade vi det sekventiella beroendet av åtgärder under ätandet. Med hjälp av en uppsättning av fyra åtgärder (vila, uttensiling, bita, dricka), utvecklade vi en dold Markov modell (HMM) och jämförde dess igenkänning prestanda mot en icke-sekventiell klassifier (KNN). Testat på en datauppsättning på 20 måltider, uppnådde KNN 71,7 % noggrannhet medan HMM uppnådde 84,3 % noggrannhet, vilket visar att kunskap om den sekventiella arten av aktiviteter under ätande förbättrar igenkännande noggrannhet.
I REF upptäcker författarna ätande aktivitet med hjälp av en dold Markov modell (HMM) med en handledssliten accelerometer och ett gyroskop.
A Study of Temporal Action Sequencing During Consumption of a Meal
{'venue': "BCB'13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}