Abstrakt. I denna studie, är syftet att personalisera tröghetssensor databaserade mänskliga aktivitetsigenkänningsmodeller med hjälp av inkrementellt lärande. Till en början baseras igenkänningen på användaroberoende modell. När personuppgifter blir tillgängliga kan dock den inkrementella inlärningsbaserade erkännandemodellen uppdateras, och därmed anpassas, baserat på data utan användaravbrott. Den använda inkrementella inlärningsalgoritmen är Learn++ som är en ensemblemetod som kan använda vilken klassificerare som helst som en basklassare. I själva verket, studien jämför tre olika bas klassificerare: linjära discriminant analys (LDA), quadratic discriminant analys (QDA) och klassificering och regressionsträd (CART). Experiment bygger på offentligt öppna datauppsättningar och visar att redan en liten uppsättning personuppgifter kan förbättra klassificeringsnoggrannheten. Förbättring med hjälp av LDA som basklassare är 4,6 procentenheter, med QDA 2,0 procentenheter, och 2,3 procentenheter med hjälp av CART. Men om den användaroberoende modellen som används i den första fasen av igenkänningsprocessen inte är tillräckligt exakt, kan personaliseringen inte förbättra igenkänningsnoggrannheten. Denna studie fokuserar på igenkänning av mänsklig aktivitet baserad på tröghetssensordata som samlats in med hjälp av smartphone-sensorer. En av de största utmaningarna inom området är att människor är olika: de är unika till exempel när det gäller fysiska egenskaper, hälsotillstånd eller kön. Alla dessa har en effekt på de data som samlas in för modellutbildning. I själva verket visar det sig att användaroberoende modeller inte fungerar korrekt till exempel om de utbildas med friska studiepersoner och testas med försökspersoner som har svårt att röra sig [1]. Därför, om syftet är att träna en modell som fungerar med alla, bör forskningens fokus ligga på personliga och personliga förutsägelser modeller istället för användaroberoende modeller. Men utmaningen med personliga och personliga modeller är att de kräver personliga träningsdata. Detta skulle normalt kräva en omfattande, separat datainsamling för varje användare, vilket gör metoden oanvändbar utanför boxen. Det finns några försök att anpassa igenkänningsprocessen utan användaravbrott. Siirtola m.fl. al [2] presenterade en tvåstegsmetod som är särskilt utformad för anordningar som innehåller flera olika typer av sensorer. I det första steget användes användaroberoende modell som använder data från alla sensorer för att märka personliga strömmande data. Denna information används sedan för att bygga en ljus, och energieffektiv personlig modell som endast använder en deluppsättning av tillgängliga sensorer. Med hjälp av detta tillvägagångssätt kan noggrannheten i igenkänningen förbättras, men problemet med
Vi använder hela strömmande data för att anpassa klassificeringsmodeller, som görs i REF.
Personalizing human activity recognition models using incremental learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}