Abstract-Användningen av djupt lärande för den aktivitet erkännande utförs av bärbara, såsom smartwatches, är ett understuderat problem. För att främja nuvarande förståelse inom detta område utför vi en smartwatch-centrerad undersökning av aktivitetsigenkänning under en av de mest populära djupinlärningsmetoder - Restrikted Boltzmann Machines (RBM). Denna studie inkluderar en mängd olika typiska beteende och sammanhangsigenkänning uppgifter relaterade till smarta klockor (såsom transportläge, fysiska aktiviteter och inomhus / utomhus detektion) som ringpärmsmekanismer tidigare aldrig har tillämpats. Våra resultat visar att även en relativt enkel RBM-baserad aktivitetsigenkänningsrörledning kan överträffa ett brett utbud av gemensamma modelleringsalternativ för alla testade aktivitetsklasser. Användningen av djupa modeller åtföljs dock ofta av resursförbrukning som är oacceptabelt hög för begränsade enheter som klockor. Därför kompletterar vi detta resultat med en studie av overhead av specifikt RBM-baserade aktivitetsmodeller på representativ smartwatch hårdvara (Snapdragon 400 SoC, närvarande i många kommersiella smarta klockor). Dessa resultat visar, tvärtemot förväntningarna, RBM modeller för aktivitetsigenkänning har godtagbara nivåer av resursanvändning för smartwatch-klass hårdvara redan på marknaden. Kollektivt, dessa två experimentella resultat gör ett starkt argument för mer utbredd användning av djupinlärning tekniker inom smartwatch design går framåt.
Bhattacharya m.fl. även utvecklat ett smartwatch-baserat aktivitetsigenkänningssystem baserat på djupt lärande REF.
From smart to deep: Robust activity recognition on smartwatches using deep learning
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops (PerCom Workshops)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops (PerCom Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}