Sammanfattning av denna webbsida: Fysisk aktivitetsigenkänning med inbyggda sensorer har möjliggjort många sammanhangsmedvetna tillämpningar inom olika områden, såsom hälso- och sjukvård. Till en början användes en eller flera dedikerade bärbara sensorer för sådana tillämpningar. Men nyligen började många forskare använda mobiltelefoner för detta ändamål, eftersom dessa allestädes närvarande enheter är utrustade med olika sensorer, allt från accelerometrar till magnetiska fältsensorer. I de flesta av de aktuella studierna analyseras sensordata som samlats in för aktivitetsigenkänning offline med hjälp av verktyg för maskininlärning. Det finns dock nu en trend mot att införa aktivitetsigenkänningssystem på dessa enheter på ett online sätt, eftersom moderna mobiltelefoner har blivit mer kraftfulla när det gäller tillgängliga resurser, såsom CPU, minne och batteri. Forskningen om aktivitetsigenkänning offline har granskats i flera tidigare studier i detalj. Arbetet med erkännande av aktiviteter online är dock fortfarande i sin linda och kommer ännu inte att ses över. I det här dokumentet går vi igenom de studier som hittills gjorts för att implementera aktivitetsigenkänningssystem på mobiltelefoner och bara använda deras ombordsensorer. Vi diskuterar olika aspekter av dessa studier. Dessutom diskuterar vi deras begränsningar och lägger fram olika rekommendationer för framtida forskning.
Shoaib m.fl. REF presenterar en översyn av verken med hjälp av igenkänningssystem på smartphones baserat på deras ombordsensorer.
A Survey of Online Activity Recognition Using Mobile Phones
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}