Abstract-Aktivitetsigenkänning från sensordata hanterar olika utmaningar, såsom överlappande aktiviteter, aktivitetsmärkning och aktivitetsdetektering. Även om varje utmaning på området erkännande har stor betydelse, den viktigaste hänvisar till online-aktivitet erkännande. Den nuvarande studien försöker använda online hierarkisk dold Markov modell för att upptäcka en aktivitet på strömmen av sensordata som kan förutsäga aktiviteten i miljön med någon sensor händelse. Proverna för att känna igen aktiviteten har märkts med hjälp av statistiska uppgifter, t.ex. aktivitetens varaktighet. Resultaten av vårt föreslagna metodtest på två olika datauppsättningar av smarta hem i den verkliga världen visade att en datauppsättning har förbättrats 4% och nått (59%), medan resultaten nådde 64,6% för övriga data genom att använda de bästa metoderna.
Asghari P. et al. REF föreslog en online hierarkisk dold Markov modell för att förutsäga aktiviteten i miljön med någon sensor händelse.
Activity Recognition using Hierarchical Hidden Markov Models on Streaming Sensor Data
{'venue': '2018 9th International Symposium on Telecommunications (IST)', 'journal': '2018 9th International Symposium on Telecommunications (IST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}