口袋中的你的一天:基于智能手机加速度计的复杂活动识别
人机交互
2023-01-18 v1 人工智能
多媒体
摘要
人类活动识别(HAR)实现了情境感知的用户体验,使移动应用能根据用户活动改变内容和交互。因此,智能手机因允许大规模且多样化的数据收集而对HAR颇具价值。尽管以往HAR工作利用惯性传感器(即加速度计)以良好准确率检测简单活动(即坐、走、跑),但复杂日常活动的识别仍是一个开放问题,尤其在人们更久坐的远程工作/学习环境中。此外,理解一个人的日常活动可支持创建旨在提升其幸福感的应用。本文仅使用智能手机加速度计数据研究复杂活动识别。我们使用了一个在疫情期间从五个国家超过600名用户收集的大规模手机感知数据集,表明基于深度学习的二分类对八种复杂活动(睡觉、吃饭、看视频、在线交流、听课、运动、购物、学习)使用部分个性化模型可达到最高0.76的AUROC分数。这显示了在后疫情时代仅用手机加速度计数据评估复杂活动的可喜迹象。
引用
@article{arxiv.2301.06993,
title = {Your Day in Your Pocket: Complex Activity Recognition from Smartphone Accelerometers},
author = {Emma Bouton--Bessac and Lakmal Meegahapola and Daniel Gatica-Perez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.06993},
year = {2023}
}
备注
16th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth) 2022