Abstract-This paper föreslår användning av bakre anpassad klassbaserad viktad beslut fusion för att effektivt kombinera flera accelerometer data för att förbättra fysisk aktivitet igenkänning. Denna metods banbrytande prestanda jämförs med modellbaserad viktad fusion och klassbaserad viktad fusion utan efterföljande anpassning, baserat på två allmänt tillgängliga dataset, nämligen PAMAP2 och MHEALTH. Experimentella resultat visar att: 1) bakåtriktadt anpassad klassbaserad viktad fusionsutformad modellbaserad och klassbaserad viktad fusion; 2) beslutsfusion med två accelerometrar visade en statistiskt signifikant förbättring av genomsnittlig prestanda jämfört med användning av en enda accelerometer; 3) i allmänhet visade beslutsfusion från tre accelerometrar ingen ytterligare förbättring från den bästa kombinationen av två accelerometrar; och 4) en kombination av accelerometrar placerade i ankeln och handleden visade den bästa totala prestandan jämfört med en kombination av två eller tre accelerometrar.
I REF kombinerar författarna resultaten av accelerometrar som placeras på olika ställen i kroppen med modellbaserade och klassbaserade vägda beslutsfusionsmetoder och föreslår också en senare anpassning av det klassbaserade systemet.
Physical Activity Recognition Using Posterior-Adapted Class-Based Fusion of Multiaccelerometer Data
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}