Sammanfattning av denna webbsida: Human Activity Recognition (HAR) syftar till att identifiera de åtgärder som utförs av människor med hjälp av signaler som samlats in från olika sensorer inbäddade i mobila enheter. Under de senaste åren har djupinlärningstekniken ytterligare förbättrat HAR-prestandan på flera referensdatauppsättningar. I detta dokument föreslår vi endimensionella Convolutional Neural Network (1D CNN) för HAR som använder sig av en splitter- och erövra-baserad klassificeringsutbildning i kombination med testdatavässning. Vår strategi utnyttjar en två-stegs lärande av flera 1D CNN-modeller; vi bygger först en binär klassificerare för att känna igen abstrakta aktiviteter, och sedan bygga två flerklassiga 1D CNN-modeller för att känna igen enskilda aktiviteter. Vi inför sedan testdata skärpning under förutsägelsefasen för att ytterligare förbättra aktivitetsigenkänningsnoggrannheten. Även om det har gjorts många undersökningar för att undersöka fördelarna med denoisering av aktivitetssignaler för HAR, har få undersökningar undersökt effekten av testdatas skärpning för HAR. Vi utvärderar effektiviteten av vår strategi på två populära HAR-riktmärke dataset, och visar att vår strategi överträffar både två steg 1D CNN-enbart metoden och andra toppmoderna metoder.
I REF antas det endimensionella Convolutional Neural Network(1D-CNN) för erkännande av verksamheten.
Divide and Conquer-Based 1D CNN Human Activity Recognition Using Test Data Sharpening †
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}