利用递归图从移动惯性传感器进行人类活动识别
计算机视觉与模式识别
2017-12-06 v1
摘要
如今大多数移动设备中都装有惯性传感器，且人们在大多数日常活动中都会使用此类设备。在本文中，我们提出了一种基于惯性传感器、采用递归图（RP）与视觉描述子的人类活动识别方法。所提方法的流程如下：从传感器数据计算RP，从RP计算视觉特征，并在机器学习流程中使用它们。由于RP生成纹理视觉图案，我们将传感器数据分类问题转化为纹理分类问题。基于加速度计数据分类人类活动的实验表明，所提方法获得了最高准确率，优于直接从传感器数据提取的时域与频域特征。当使用RGB RP（其中每个RGB通道对应于一个独立加速度计轴的RP）时，获得了最佳结果。
引用
@article{arxiv.1712.01429,
title = {Human activity recognition from mobile inertial sensors using recurrence plots},
author = {Otávio A. B. Penatti and Milton F. S. Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.01429},
year = {2017}
}