論文の概要: Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01859v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 16:50:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:13:07.639504
• Title: Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers
• Title（参考訳）: 機械学習とディープラーニング分類器のアンサンブルに対する並列的アプローチに基づく身体活動認識
• Authors: M. Abid, A. Khabou, Y. Ouakrim, H. Watel, S. Chemkhi, A. Mitiche, A.Benazza-Benyahia, and N. Mezghani
• Abstract要約: モノのインターネット(IOT)に組み込まれたウェアラブルセンサーデバイスによる人間の活動認識(HAR)は、リモートヘルス監視と緊急通知に重要な役割を果たします。 本研究では、医療に適用可能な意思決定精度と実行速度の人間活動認識手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human activity recognition (HAR) by wearable sensor devices embedded in the Internet of things (IOT) can play a significant role in remote health monitoring and emergency notification, to provide healthcare of higher standards. The purpose of this study is to investigate a human activity recognition method of accrued decision accuracy and speed of execution to be applicable in healthcare. This method classifies wearable sensor acceleration time series data of human movement using efficient classifier combination of feature engineering-based and feature learning-based data representation. Leave-one-subject-out cross-validation of the method with data acquired from 44 subjects wearing a single waist-worn accelerometer on a smart textile, and engaged in a variety of 10 activities, yields an average recognition rate of 90%, performing significantly better than individual classifiers. The method easily accommodates functional and computational parallelization to bring execution time significantly down.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IOT)に組み込まれたウェアラブルセンサーデバイスによる人間の活動認識(HAR)は、リモートヘルス監視と緊急通知において重要な役割を果たし、より高い基準の医療を提供することができます。 本研究の目的は,医療に適用可能な意思決定の正確性と実行速度を推定するヒューマンアクティビティ認識手法を検討することである。 本手法は、特徴工学に基づく効率的な分類器と特徴学習に基づくデータ表現を組み合わせることで、ウェアラブルセンサの加速度時系列データを分類する。 スマートテキスタイルに単一ウエストウーン加速度計を装着した44名の被験者から取得したデータを用いて,10種類の活動を行い,平均認識率90%を達成し,個々の分類器よりも有意に良好な結果を得た。 この方法は、機能的および計算的並列化を容易に適応し、実行時間を著しく短縮する。

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