通过连续感知理解人类日常生活：ETRl Lifelog 数据集 2024
信号处理
2025-08-07 v1 人机交互
机器学习
摘要
提高人类健康和福祉需要准确、有效地理解个体在日常生活中身体和心理状态。为此，我们利用智能手机、智能手表和睡眠传感器被动、持续地收集数据，24 小时不间断地收集，尽量不干扰参与者的日常行为，从而实现对日常行为和睡眠活动的量化数据收集。此外，我们通过在睡前和睡后进行的调查收集了参与者对疲劳、压力和睡眠质量的主观自报数据。该全面 lifelog 数据集预计为探索人类日常生活和生活方式模式的有意义见解提供基础资源，并且其中一部分数据已被匿名化并公开提供以供进一步研究。本文介绍了 ETRI Lifelog 数据集 2024，详细说明了其结构，并呈现了潜在应用，例如使用机器学习模型预测睡眠质量和压力。
引用
@article{arxiv.2508.03698,
title = {Understanding Human Daily Experience Through Continuous Sensing: ETRI Lifelog Dataset 2024},
author = {Se Won Oh and Hyuntae Jeong and Seungeun Chung and Jeong Mook Lim and Kyoung Ju Noh and Sunkyung Lee and Gyuwon Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03698},
year = {2025}
}
备注
This work is intended for submission to an IEEE conference. The content is also relevant to the cs.HC category