I detta dokument presenteras den autoregressiva (AR) modellen av tidsserie för att känna igen mänsklig aktivitet från en triaxiell accelerometer data. Fyra order på autoregressiv modell för accelerometerdata byggs och AR-koefficienterna extraheras som funktioner för aktivitetsigenkänning. Klassificering av mänskliga aktiviteter utförs med Support Vector Machine (SVM). De genomsnittliga igenkänningsresultaten för fyra aktiviteter (löpande, stilla, hoppande och gång) med hjälp av de föreslagna AR-baserade funktionerna är 92,25 %, vilket är bättre än att använda traditionella ofta använda tidsdomäner (medel, standardavvikelse, energi och korrelation av accelerationsdata) och FFT-funktioner. Resultaten visar att AR koefficienter uppenbart diskriminerar olika mänskliga aktiviteter och det kan extraheras som en effektiv funktion för igenkänning av accelerometer datum.
I REF extraherar författarna de autoregressiva koefficienterna för accelerometerdata som egenskaperna hos aktivitetsigenkänning, och använder SVM för att klassificera mänsklig aktivitet.
Activity recognition from acceleration data using AR model representation and SVM
{'venue': '2008 International Conference on Machine Learning and Cybernetics', 'journal': '2008 International Conference on Machine Learning and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}