Bärbar sensorteknik är en viktig komponent i utformningen av tillämpningar för mänsklig aktivitetsigenkänning, inom områden som hälso- och sjukvård, idrott och säkerhet. I detta dokument presenterar vi en iterativ inlärningsmetod för att klassificera mänskliga rörelseaktiviteter som utvunnits ur Opportunity-datasetet genom att implementera en datadriven arkitektur. Data som samlas in av tolv 3D-accelerationssensorer och sju tröghetsmätningsenheter de-noised med hjälp av ett vågfilter, före extraktion av statistiska parametrar av kinematiska egenskaper, såsom huvudkomponentanalys och singularvärde nedbrytning av rulle, tonhöjd, gir och normen av de axiella komponenterna. Ett nytt tillvägagångssätt föreslås för att minimera antalet prover som krävs för att klassificera promenader, stå, ljuga och sitta mänskliga rörelseaktiviteter baserade på dessa egenskaper. Metoden består av en iterativ extraktion av de bästa kandidaterna för att bygga utbildningsdatauppsättningen. De bästa utbildningskandidaterna väljs när det euklideiska avståndet mellan en indata och dess klusters centroid är större än medelvärdet plus standardavvikelsen för alla Euklideans avstånd mellan alla indata och deras motsvarande kluster. De resulterande datauppsättningarna används sedan för att träna en SVM-klassklassificering som ger det lägsta förutsägelsefelet. Den inlärningsmetod som presenteras i detta dokument säkerställer en hög grad av robusthet i fråga om variationer i kvaliteten på inmatningsdata samtidigt som man endast använder ett mycket lägre antal träningsprover och därmed en mycket kortare träningstid, vilket är en viktig aspekt med tanke på datasetets stora storlek.
Vi presenterar här en ny strategi för problemet genom att använda en tvåstegs på varandra följande filtrering i stället för det enda steg som används i REF.
Iterative Learning for Human Activity Recognition from Wearable Sensor Data
{'venue': 'Proceedings', 'journal': 'Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}