利用智能手机与智能手表进行自然场景下的详细人类上下文识别
人工智能
2017-10-03 v4 计算机与社会
人机交互
机器学习
摘要
自动识别人类行为上下文的能力可应用于健康监测、养老护理等众多领域。在自然场景下验证上下文识别对于促进在真实生活环境中运作的实际应用至关重要。我们从 60 名受试者中收集了超过 30 万分钟带有上下文标签的传感器数据。与以往研究不同，我们的受试者以任何对他们方便的方式使用自己的个人手机，并在自然环境中进行日常活动。无脚本的行为和不受约束的手机使用导致了更难识别的情境。我们展示了多模态传感器融合对于解决此类情况的重要性。我们提出了一个基线系统，并鼓励研究人员使用我们的公开数据集来比较各种方法并改进自然场景下的上下文识别。
引用
@article{arxiv.1609.06354,
title = {Recognizing Detailed Human Context In-the-Wild from Smartphones and Smartwatches},
author = {Yonatan Vaizman and Katherine Ellis and Gert Lanckriet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.06354},
year = {2017}
}
备注
This paper was accepted and is to appear in IEEE Pervasive Computing, vol. 16, no. 4, October-December 2017, pp. 62-74