Sammanfattning av denna webbsida: I det här dokumentet presenterar vi ett ramverk som möjliggör automatisk identifiering av sportaktiviteter med vanliga smartphones. Vi extraherar discriminativa informationella funktioner från smartphone accelerometrar med hjälp av Discrete Wavelet Transform (DWT). Trots den dåliga kvaliteten på deras accelerometrar, smartphones användes som fånga enheter på grund av deras prevalens i dagens samhälle. Framgångsrik klassificering på denna grund gör tekniken tillgänglig för både elitidrottare och icke elitidrottare. Extraherade funktioner används för att utbilda olika kategorier av klassificeringar. Ingen klassificerare familj har en rapportbar direkt fördel i aktivitetsklassificering problem hittills, så vi undersöker klassificerare från var och en av de mest använda klassificerare familjer. Vi undersöker tre klassificeringsmetoder; en allmänt använd SVM-baserad metod, en optimerad klassificeringsmodell och en fusion av klassificeringstekniker. Vi undersöker också effekten av att ändra flera av DWT indataparametrar, inklusive moder vågetter, fönsterlängder och DWT nedbrytningsnivåer. Under arbetets gång skapade vi ett utmanande dataset för sportaktivitetsanalys, bestående av fotboll och fält-hockey-aktiviteter. Den genomsnittliga högsta F-mätnoggrannheten på 87 % uppnåddes med hjälp av en blandning av klassiatorer, vilket var 6 % bättre än en enda klassiatormodell och 23 % bättre än en standard SVM-metod.
Ett annat arbete av Mitchell et al REF presenterade ett ramverk som gör det möjligt att automatiskt identifiera sportaktiviteter med hjälp av smartphone accelerometrar genom att extrahera diskriminerande informationsfunktioner med hjälp av Discrete Wavelet Transform (DWT). Men tillvägagångssättet har en nackdel som, medan du använder DWT, när extrahera funktioner från signal, det finns ingen allmänt accepterad metod för att välja den mest lämpliga moder wavelet för en viss tillämpning.
Classification of Sporting Activities Using Smartphone Accelerometers
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}