基于可穿戴传感器的人体活动识别:综述、挑战与评估基准
计算机视觉与模式识别
2023-11-22 v2
摘要
识别人体活动在医疗健康、个人健身与智能设备等人机交互应用的进展中发挥着重要作用。许多论文提出了多种人体活动表示方法,取得了显著进展。在本研究中,我们对基于可穿戴传感器的近期高性能人体活动识别技术进行了广泛的文献综述。由于缺乏标准化评估,并为确保最先进技术之间的公平比较,我们使用六个公开数据集(MHealth、USCHAD、UTD-MHAD、WISDM、WHARF与OPPORTUNITY)对最先进技术应用了标准化评估基准。此外,我们提出了一种实验性的改进方法,即增强手工特征与神经网络架构的混合模型,在相同的标准化评估基准下,于MHealth、USCHAD、UTD-MHAD数据集上优于高性能技术。
引用
@article{arxiv.2101.01665,
title = {Human Activity Recognition using Wearable Sensors: Review, Challenges, Evaluation Benchmark},
author = {Reem Abdel-Salam and Rana Mostafa and Mayada Hadhood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01665},
year = {2023}
}
备注
Accepted at 2ND International Workshop on Deep Learning for Human Activity Recognition, Held in conjunction with IJCAI-PRICAI 2020, January 2021, Japan and published at Springer Communications in Computer and Information Science (CCIS) proceedings