Mänsklig aktivitetsigenkänning har fått allt större uppmärksamhet från forskare under de senaste åren, särskilt med användning av utbredda och kommersiellt tillgängliga enheter som smartphones. De flesta av de befintliga verken fokuserar dock på diskriminerande klassificeringar samtidigt som man försummar de inneboende tidsserierna och de kontinuerliga egenskaperna hos sensordata. För att ta itu med detta föreslår vi ett tvåstegs kontinuerligt dolt Markov-modellramverk, som också drar nytta av den inneboende hierarkiska strukturen hos grundläggande aktiviteter. Denna typ av systemarkitektur möjliggör inte bara användning av olika funktionsundergrupper på olika underklasser, vilket effektivt minskar funktionsberäkning overhead, men också möjliggör varierande antal tillstånd och iterationer. Experiment visar att den hierarkiska strukturen dramatiskt ökar klassificeringens prestanda. Vi analyserar beteendet hos accelerometern och gyroskop signaler för varje aktivitet genom grafer, och med tillägg finjustering av tillstånd och tränings iterationer, den föreslagna metoden kan uppnå en total noggrannhet på upp till 93,18%, vilket är den bästa prestandan bland de state-of-the-art klassificerare för problemet i hand.
Ronao och Cho Ref fann att klassificering med hjälp av två steg av kontinuerlig dold Markov-modell (TS-CHMM) uppnådde den högsta totala noggrannheten på 93,18 %.
Recognizing human activities from smartphone sensors using hierarchical continuous hidden Markov models
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}