Vi föreslår ett glest kodningssystem för erkännande av verksamhet inom allmänt förekommande och mobila datorer som lindrar två grundläggande problem med nuvarande övervakade inlärningsmetoder. (i) Det härleder automatiskt en kompakt, sparsam och meningsfull funktion representation av sensordata som inte förlitar sig på tidigare expertkunskap och generaliserar väl över domängränser. ii) Det utnyttjar omärkta provdata för att identifiera effektiva aktivitetsbekännare, dvs. avsevärt minskar mängden marksanning som krävs för modelluppskattning. Sådana omärkta data är lätta att få tag på, t.ex. genom moderna smartphones som bärs av användare när de utför sina dagliga aktiviteter. Baserat på det självlärda inlärningsparadigmet får vi automatiskt en överfullständig uppsättning grundvektorer från omärkt data som fångar in inneboende mönster som finns i aktivitetsdata. Genom att projicera råsensordata på det funktionsutrymme som definieras av sådana överkompletta uppsättningar av basvektorer eftersträvas effektiv funktionsextraktion. Med tanke på dessa inlärda funktionsrepresentationer tränas klassificeringsbackends sedan med hjälp av små mängder märkta träningsdata. Vi studerar det nya tillvägagångssättet i detalj med hjälp av två datauppsättningar som skiljer sig åt i fråga om igenkänningsuppgifter och sensormodaliteter. I första hand fokuserar vi på en transportlägesanalysuppgift, en populär uppgift inom mobilbaserad avkänning. Ramen för sparse-kodning visar bättre resultat än den senaste tekniken när det gäller övervakade inlärningsmetoder. Viktigare är att vi visar den praktiska potentialen i det nya tillvägagångssättet genom att framgångsrikt utvärdera dess generaliseringskapacitet över både domän och sensormodaliteter genom att överväga den populära Opportunity datasetet. Vår funktion lärande strategi överträffar state-of-the-art metoder för att analysera aktiviteter i det dagliga livet.
Bhattacharya m.fl. REF föreslår en kompakt och sparsam kodningsram för att minska mängden marksanning med hjälp av oövervakat lärande.
Towards Using Unlabeled Data in a Sparse-coding Framework for Human Activity Recognition