AdaSense：面向可穿戴设备的自适应低功耗感知与活动识别
信号处理
2020-06-11 v1 人机交互
机器学习
摘要
可穿戴设备具有严格的功耗与内存限制。因此，需要在不牺牲精度的前提下优化这些设备的功耗。本文提出 AdaSense：一种用于人类活动识别的感知、特征提取与分类协同优化框架。所提技术通过根据用户活动在不同传感器配置间动态切换来降低功耗。该框架选择代表精度与能耗权衡帕累托前沿的配置。AdaSense 还使用低开销的处理与分类方法。所引入的方法使传感器功耗降低 69%，而活动识别精度下降小于 1.5%。
引用
@article{arxiv.2006.05884,
title = {AdaSense: Adaptive Low-Power Sensing and Activity Recognition for Wearable Devices},
author = {Marina Neseem and Jon Nelson and Sherief Reda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.05884},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 7 figures, To appear in DAC 2020