Abstract-Under de senaste åren, användningen av en smartphone accelerometer i fysisk aktivitet igenkänning har studerats väl. Men rollen av ett gyroskop och en magnetometer är ännu inte utforskad, både när den används ensam och i kombination med en accelerometer. För detta ändamål undersöker vi vilken roll dessa tre smartphone-sensorer har i aktivitetsigenkänningen. Vi utvärderar deras roller på fyra kroppspositioner med sju klassificeringar samtidigt som vi känner igen sex fysiska aktiviteter. Vi visar att i allmänhet en accelerometer och ett gyroskop kompletterar varandra, vilket gör erkännandeprocessen mer tillförlitlig. I de flesta fall förbättrar dessutom ett gyroskop inte bara igenkänningsnoggrannheten i kombination med en accelerometer, utan uppnår också en rimlig prestanda när det används ensamt. Resultatet för en magnetometer är inte uppmuntrande eftersom det orsakar övermontering i träningsklassificerare på grund av dess beroende av riktningar. Baserat på våra utvärderingar, visar vi att det är svårt att göra ett exakt allmänt uttalande om vilken sensor som presterar bättre än de andra i alla situationer eftersom deras igenkänning prestanda beror på smartphones position, den valda klassificeringen, och den aktivitet som erkänns. Man kan dock göra uttalanden om deras roller i specifika situationer. Vi rapporterar våra observationer och resultat i detalj i detta dokument, medan vår datauppsättning och datainsamling app är offentligt tillgänglig, vilket gör våra experiment reproducerbara.
Shoaib m.fl. REF utforskade gyroskopets och magnetometerns roll på smartphones för aktivitetsigenkänning.
Towards Physical Activity Recognition Using Smartphone Sensors
{'venue': '2013 IEEE 10th International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing and 2013 IEEE 10th International Conference on Autonomic and Trusted Computing', 'journal': '2013 IEEE 10th International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing and 2013 IEEE 10th International Conference on Autonomic and Trusted Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}