面向可穿戴传感器移动健康应用的浅层检测级联学习
机器学习
2016-07-14 v1 机器学习
摘要
移动健康领域旨在利用可穿戴体感技术和智能手机计算能力的最新进展，以开发能够监测健康状态并提供即时自适应干预的系统。然而，现有工作主要集中在离线环境下分析收集的数据。在本文中，我们提出了一种学习浅层检测级联的新方法，该方法明确专为在实时可穿戴设备-手机或可穿戴设备-手机-云系统中使用而开发。我们将该方法应用于结合腕戴式体动记录数据和呼吸胸带数据的吸烟检测问题，使用了二级和三级级联。
引用
@article{arxiv.1607.03730,
title = {Learning Shallow Detection Cascades for Wearable Sensor-Based Mobile Health Applications},
author = {Hamid Dadkhahi and Nazir Saleheen and Santosh Kumar and Benjamin Marlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.03730},
year = {2016}
}