Human aktivitetsigenkänning (HAR) har varit ett populärt forskningsämne, på grund av dess betydelse för säkerhet och hälso- och sjukvård som bidrar till åldrande samhällen. En av de nya tillämpningarna av HAR är att övervaka behövande personer som äldre, patienter med funktionshinder eller genomgår fysisk rehabilitering med hjälp av sensorteknik. I detta dokument föreslås en förbättrad version av Very Fast Decision Tree (VFDT) som använder felaktiga resultat för efterlärande. Särskilt formuleras en ny teknik, nämligen Misclassated Recall (MR), som är ett efterbehandlingssteg för ominlärning av ett nytt koncept. I HAR är de flesta felklassificerade fall de som hör till tvetydiga rörelser. Till exempel, hukande innebär åtgärder mellan stående och sittande, fallande rakt ner är en sekvens av stående, möjligen kropp tiling eller curling, böjande ben, hukande och krascha ner på golvet; och det kan finnas helt nya (ouppenbarade) åtgärder utöver träning tillfällen när det gäller att klassificera "onormala" mänskliga beteenden. Tänk på de extrema ställningarna av hur en person kollapsar och fritt faller från höjden. Experiment som använder wearable sensing data för multiclass HAR används för att testa effekten av den nya metoden VFDT+MR, i jämförelse med en klassisk dataström gruvalgoritm VFDT ensam.
De tillämpar sin metod på datauppsättningen HAR (Human Activity Recognition) där de flesta felklassificerade fall hör till tvetydiga rörelser REF.
On Recognizing Abnormal Human Behaviours by Data Stream Mining with Misclassified Recalls
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}