SmartEAR：基于智能手表的机遇感知框架中多模态信号分析的无监督学习
计算机与社会
2018-08-21 v1
摘要
智能手表等腕带设备已成为从用户处收集生理与情境数据的无侵扰接口。智能手表正被用于智能医疗、远程照护与健康监测。在本文中，我们使用了从 AnEAR 框架收集的数据，该框架借助智能手表在自然环境中采集并存储患者的生理数据。这些数据包括温度、皮肤电反应（GSR）、加速度与心率（HR）。我们尤其关注心率与加速度，因为这两种模态常常相关。由于数据无标签，我们依赖无监督学习进行多模态信号分析。我们提出使用基于神经网络的 k-means 聚类、GMM 聚类与自组织映射，将多模态数据分组为同质簇。该策略有助于发现数据中的潜在结构。
引用
@article{arxiv.1808.06473,
title = {SmartEAR: Smartwatch-based Unsupervised Learning for Multi-modal Signal Analysis in Opportunistic Sensing Framework},
author = {Debanjan Borthakur and Andrew Peltier and Harishchandra Dubey and Joshua Gyllinsky and Kunal Mankodiya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.06473},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 8 figures, 1 table