論文の概要: Sensor Data for Human Activity Recognition: Feature Representation and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07308v1
• Date: Fri, 15 May 2020 00:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 22:34:04.626481
• Title: Sensor Data for Human Activity Recognition: Feature Representation and Benchmarking
• Title（参考訳）: 人間行動認識のためのセンサデータ:特徴表現とベンチマーク
• Authors: Fl\'avia Alves, Martin Gairing, Frans A. Oliehoek and Thanh-Toan Do
• Abstract要約: HAR(Human Activity Recognition)の分野は、監視装置(センサなど)から取得したデータを取得し、分析することに焦点を当てている。 我々は、異なる機械学習(ML)技術を用いて、人間のアクティビティを正確に認識する問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.061240686613182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of Human Activity Recognition (HAR) focuses on obtaining and analysing data captured from monitoring devices (e.g. sensors). There is a wide range of applications within the field; for instance, assisted living, security surveillance, and intelligent transportation. In HAR, the development of Activity Recognition models is dependent upon the data captured by these devices and the methods used to analyse them, which directly affect performance metrics. In this work, we address the issue of accurately recognising human activities using different Machine Learning (ML) techniques. We propose a new feature representation based on consecutive occurring observations and compare it against previously used feature representations using a wide range of classification methods. Experimental results demonstrate that techniques based on the proposed representation outperform the baselines and a better accuracy was achieved for both highly and less frequent actions. We also investigate how the addition of further features and their pre-processing techniques affect performance results leading to state-of-the-art accuracy on a Human Activity Recognition dataset.
• Abstract（参考訳）: HAR(Human Activity Recognition)は、監視装置(センサなど)から取得したデータを取得し分析することに焦点を当てている。 この分野には、生活支援、セキュリティ監視、インテリジェントな輸送など、幅広い応用がある。 harでは、アクティビティ認識モデルの開発は、これらのデバイスが取得したデータとそれらの分析に使用される方法に依存しており、パフォーマンスメトリクスに直接影響を及ぼす。 本研究では,機械学習(ML)技術を用いて人間の活動を正確に認識する問題に対処する。 本稿では,連続観測に基づく新しい特徴表現を提案し,その特徴表現と従来使用されていた特徴表現を,幅広い分類法を用いて比較する。 実験の結果,提案した表現に基づく手法はベースラインよりも優れており,高頻度かつ低頻度な動作においても精度が向上した。 また,人間の行動認識データセットにおいて,さらなる機能の追加とその前処理技術がパフォーマンスに与える影響について検討した。

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