Många verkliga tillämpningar som fokuserar på att tillgodose en människas behov, kräver information om de aktiviteter som utförs av människan i realtid. Medan framsteg i genomträngande databehandling har lett till utveckling av trådlösa och icke-inträngande sensorer som kan fånga nödvändig aktivitetsinformation, nuvarande aktivitetsigenkänning metoder har hittills experimenterat på antingen en skript eller pre-segmenterad sekvens av sensorhändelser relaterade till aktiviteter. I detta dokument föreslår och utvärderar vi ett skjutfönster baserat förhållningssätt för att utföra aktivitetsigenkänning på ett on line- eller strömmande sätt; att känna igen aktiviteter som och när nya sensorhändelser registreras. För att ta hänsyn till att olika aktiviteter bäst kan karakteriseras av olika fönsterlängder av sensorhändelser, införlivar vi tidsförfall och ömsesidig information baserad viktning av sensorhändelser i ett fönster. Ytterligare kontextuell information i form av föregående aktivitet och aktiviteten i föregående fönster bifogas även funktionen som beskriver ett sensorfönster. De experiment som genomförts för att utvärdera dessa tekniker på verkliga smarta hem dataset tyder på att kombinera ömsesidig information baserad viktning av sensorhändelser och lägga tidigare kontextuell information i funktionen leder till bästa prestanda för streaming aktivitetsigenkänning.
För att nämna några, Krishnan och Cook REF karakteriserade olika aktiviteter med hjälp av olika fönsterlängder av sensor händelser och lagt tidigare kontextuell information i funktioner, vilket ledde till bättre prestanda för daglig aktivitet igenkänning.
Activity Recognition on Streaming Sensor Data
{'venue': 'Pervasive and mobile computing', 'journal': 'Pervasive and mobile computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}