ExerSense：基于 IMU 传感器的实时体育锻炼分割、分类与计数算法
人机交互
2020-04-22 v1
摘要
尽管众所周知体育锻炼对情绪和身体健康有诸多益处，但保持规律锻炼习惯仍相当具有挑战性。幸运的是，存在促进身体活动的技术。然而，几乎所有这些技术仅针对狭窄的体育活动集合（例如仅跑步或仅步行，而非两者），且仅适用于室内或室外环境之一，无法在两种环境中均表现良好。本文介绍了一种实时分割与分类算法，可识别体育锻炼，并在室内和室外环境中均表现良好。所提算法对五项室内外锻炼实现了 95% 的分类准确率（含分割误差）。该准确率与仅处理室内锻炼且采用基于视觉方法的前期工作相似或更好。此外，尽管可比较的基于机器学习的方法需要大量训练数据，所提出的基于相关性的方法仅需每个目标锻炼的一个运动数据样本。
引用
@article{arxiv.2004.10026,
title = {ExerSense: Real-Tme Physical Exercise Segmentation, Classification, and Counting Algorithm Using an IMU Sensor},
author = {Shun Ishii and Kizito Nkurikiyeyezu and Anna Yokokubo and Guillaume Lopez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.10026},
year = {2020}
}