LayeredSense: 基于可穿戴传感器的复杂日常活动分层识别
人机交互
2025-02-14 v1
摘要
日常活动识别因其在上下文感知计算中的应用而受到广泛关注。当前方法主要依赖监督学习来检测简单、重复性的活动。本文提出 LayeredSense，一个旨在通过将复杂活动分解为更小、易于识别的单元模式来识别复杂活动的新型框架。利用 Myo 臂带进行数据采集，我们的系统处理惯性测量单元（IMU）数据以识别行走、跑步和跳跃等基本动作。这些动作随后被聚合以推断更复杂的活动，如运动或工作。LayeredSense 采用高斯混合模型进行新模式检测，并使用包括随机森林在内的机器学习算法进行实时活动识别。我们的系统在识别单元模式和复杂活动方面均表现出高精度，为全面的日常活动监测提供了可扩展的解决方案。
引用
@article{arxiv.2502.08833,
title = {LayeredSense: Hierarchical Recognition of Complex Daily Activities Using Wearable Sensors},
author = {Chak Man Lam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08833},
year = {2025}
}