Human Activity Recognition Based on the Hierarchical Feature Selection and Classification Framework
المؤلف
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Human activity recognition via triaxial accelerometers can provide valuable information for evaluating functional abilities.
In this paper, we present an accelerometer sensor-based approach for human activity recognition.
Our proposed recognition method used a hierarchical scheme, where the recognition of ten activity classes was divided into five distinct classification problems.
Every classifier used the Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) and Naive Bayes (NB) algorithm to distinguish different activity classes.
The activity class was recognized based on the mean, variance, entropy of magnitude, and angle of triaxial accelerometer signal features.
Our proposed activity recognition method recognized ten activities with an average accuracy of 95.6% using only a single triaxial accelerometer.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zheng, Yuhuang. 2015. Human Activity Recognition Based on the Hierarchical Feature Selection and Classification Framework. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1068073
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zheng, Yuhuang. Human Activity Recognition Based on the Hierarchical Feature Selection and Classification Framework. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1068073
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zheng, Yuhuang. Human Activity Recognition Based on the Hierarchical Feature Selection and Classification Framework. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1068073
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1068073
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر