加速度计用于活动识别是否是死路一条？

基于加速度计（推而广之其他惯性传感器）的人体活动识别（HAR）研究是一条死路。该传感器未能提供足够信息以使我们在 HAR 核心领域取得进展——即从传感器数据识别日常活动。尽管在特征工程和机器学习模型方面持续且长期的努力，我们能可靠识别的活动仅略有扩展，且早期模型的许多相同缺陷至今仍存在。我们不应依赖加速度数据，而应考虑信息丰富得多的模态——合乎逻辑的选择是图像。随着图像传感硬件和建模技术的快速进步，我们相信图像传感器的广泛采用将为跨广泛人体活动的准确且鲁棒推断开启诸多机会。本文中，我们论证以成像器替代加速度计作为人体活动识别默认传感器的合理性。我们对过往工作的回顾得出观察：HAR 的进展因对加速度计的依赖而停滞。我们进一步通过阐明图像的信息丰富性及计算机视觉的显著进展来论证图像对活动识别的适用性。通过可行性分析，我们发现设备上部署成像器和 CNN 对现代移动硬件无实质负担。总体而言，我们的工作凸显了摆脱加速度计的必要性，并呼吁进一步探索使用成像器进行活动识别。