Erkännandet av rörelseaktiviteter (t.ex. gång, löpning, fortfarande) är viktigt för ett brett spektrum av applikationer som inomhuspositionering, navigering, platsbaserade tjänster och hälsoövervakning. På senare tid har intresset för aktivitetsigenkänning ökat med hjälp av accelerometerdata. Vid användning av endast accelerationsbaserade funktioner är det dock svårt att skilja olika vertikala rörelsetillstånd från horisontella rörelsetillstånd, särskilt vid utförande av användaroberoende klassificering. I det här dokumentet använder vi oss också av den nyutvecklade barometern byggd i moderna smartphones, och föreslår en ny funktion som kallas tryckderivat från barometeravläsningarna för användarrörelsestatsigenkänning, som har visat sig vara effektiv för att särskilja vertikala rörelsetillstånd och inte är beroende av specifika användares data. Sju typer av rörelsetillstånd definieras och sex vanliga klassificeringar jämförs. Dessutom utnyttjar vi rörelsetillståndets historia och egenskaperna hos människors rörelse för att förbättra klassificeringsnoggrannheten hos dessa klassificatörer. Experimentella resultat visar att genom att använda den historiska informationen och människans rörelseegenskaper kan vi uppnå användaroberoende rörelsetillståndsklassificering med en noggrannhet på upp till 90,7%. Dessutom analyserar vi påverkan av fönsterstorlek och smartphone posera på noggrannheten.
Gu m.fl. REF föreslog en tryckfunktion, kallad tryckderivat, för att känna igen sju vanliga rörelser med en accelerator, och dess noggrannhet når 90,7%.
User-Independent Motion State Recognition Using Smartphone Sensors