Abstract-Aktivity erkännande i smarta hem spelar en viktig roll i hälso-och sjukvården genom att upprätthålla välbefinnandet för äldre och patienter genom fjärrövervakning och assisterad teknik. I detta dokument föreslår vi en klassificeringsmetod på två nivåer för aktivitetsigenkänning genom att använda den information som erhålls från sensorerna i ett smart hem. För att separera liknande aktiviteter från icke-liknande aktiviteter grupperar vi de homogena aktiviteterna med hjälp av Lloyd's klusteralgoritm. För klassificeringen av icke-separata aktiviteter inom varje kluster tillämpar vi en beräkningsmässigt billigare inlärningsalgoritm Evidence Theoretic K-Nearest Neighbor, som presterar bättre under osäkra förhållanden och bullriga data. Metoden gör det möjligt för oss att uppnå bättre igenkänningsnoggrannhet, särskilt när det gäller överlappande aktiviteter. En jämförelse mellan det föreslagna tillvägagångssättet och de befintliga metoderna för erkännande av verksamhet presenteras på två allmänt tillgängliga smarta hemdataset. Det föreslagna tillvägagångssättet visar att erkännandegraden är bättre jämfört med de befintliga metoderna.
En klusterbaserad klassificeringsmetod REF grupperar liknande aktiviteter i kluster, medan lärande utförs inom varje kluster.
Activity Recognition in Smart Homes Using Clustering Based Classification
{'venue': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}