Sammanfattning av denna webbsida: I den här artikeln presenteras en metod för att välja funktioner för mänskligt aktivitetsigenkänning från sensorer. Använda en stor funktionsuppsättning som innehåller funktioner som kan beskriva aktiviteter att känna igen, Bästa Första Sök och Genetiska Algoritmer används för att välja funktionen delmängd som maximerar noggrannheten hos en dold Markov modell som genereras från undergruppen. En jämförande av de föreslagna teknikerna presenteras för att demonstrera deras prestanda byggnad Hidden Markov Modeller för att klassificera olika mänskliga aktiviteter med hjälp av videosensorer
I REF ) har författarna utvecklat en metod för urval av funktioner för erkännande av mänsklig aktivitet.
Recognizing Human Activities from Sensors Using Hidden Markov Models Constructed by Feature Selection Techniques
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}