Smart-Badge：一种用于厨房活动识别的多模态传感器可穿戴徽章
机器学习
2023-01-13 v2 信号处理
摘要
人类健康与其日常行为和环境密切相关。然而，对大多数人而言，保持健康的生活方式仍具挑战，因为难以识别其生活行为并确定周边状况以采取适当行动。人类活动识别是一种有前景的构建用户行为模型的方法，用户可借此获得关于其习惯的反馈，并被鼓励养成更健康的生活方式。本文提出一种轻量可穿戴智能徽章，配备六种传感器，包括提供隐私保护、低成本和非侵入特性的红外阵列传感器 MLX90640，用于在真实未改造的厨房环境中识别日常活动。基于数据与特征融合方法的多通道卷积神经网络（MC-CNN）被用于分类 14 种与潜在不健康习惯相关的人体活动。同时，我们评估了红外阵列传感器对这些活动识别精度的影响。我们展示了所提工作检测十名志愿者执行的 14 种活动的性能，平均准确率为 92.44%，F1 得分为 88.27%。
引用
@article{arxiv.2210.00888,
title = {Smart-Badge: A wearable badge with multi-modal sensors for kitchen activity recognition},
author = {Mengxi Liu and Sungho Suh and Bo Zhou and Agnes Gruenerbl and Paul Lukowicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00888},
year = {2023}
}
备注
Presented at HASCA workshop of Ubicomp2022