NeckSense：用于自由生活条件下进食活动检测的多传感器项链
人机交互
2019-11-22 v2 机器学习
摘要
我们提出了一款多传感器低功耗项链“NeckSense”的设计、实现与评估，用于在自然环境中自动且无干扰地捕获个体整个清醒日内关于进食活动与进食时段的细粒度信息。NeckSense融合并分类项链距下巴的接近度、环境光、前倾角度（Lean Forward Angle）与能量信号，以确定咀嚼序列——进食活动的组成单元。随后其对识别出的咀嚼序列进行聚类以确定进食时段。我们在两项研究中以11名肥胖与9名非肥胖参与者测试了NeckSense，在自然环境中收集了超过470小时的数据。结果表明，即便在自由生活环境中，NeckSense也能实现可靠的整日进食检测。总体而言，我们的系统在探索性研究中检测进食时段的F1-score达81.6%；此外，在全天自由生活环境中，系统时段的F1-score亦可达77.1%。凭借超过15.8小时的电池续航，NeckSense将帮助研究人员与营养师更好地理解自然咀嚼与进食行为，并支持实时干预。
引用
@article{arxiv.1911.07179,
title = {NeckSense: A Multi-Sensor Necklace for Detecting Eating Activities in Free-Living Conditions},
author = {Shibo Zhang and Yuqi Zhao and Dzung Tri Nguyen and Runsheng Xu and Sougata Sen and Josiah Hester and Nabil Alshurafa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07179},
year = {2019}
}
备注
21 pages, 15 figures