Feature Selections Using Minimal Redundancy Maximal Relevance Algorithm for Human Activity Recognition in Smart Home Environments
المؤلفون المشاركون
Tang, Pei
Fang, Hongqing
Si, Hao
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, maximal relevance measure and minimal redundancy maximal relevance (mRMR) algorithm (under D-R and D/R criteria) have been applied to select features and to compose different features subsets based on observed motion sensor events for human activity recognition in smart home environments.
And then, the selected features subsets have been evaluated and the activity recognition accuracy rates have been compared with two probabilistic algorithms: naïve Bayes (NB) classifier and hidden Markov model (HMM).
The experimental results show that not all features are beneficial to human activity recognition and different features subsets yield different human activity recognition accuracy rates.
Furthermore, even the same features subset has different effect on human activity recognition accuracy rate for different activity classifiers.
It is significant for researchers performing human activity recognition to consider both relevance between features and activities and redundancy among features.
Generally, both maximal relevance measure and mRMR algorithm are feasible for feature selection and positive to activity recognition.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fang, Hongqing& Tang, Pei& Si, Hao. 2020. Feature Selections Using Minimal Redundancy Maximal Relevance Algorithm for Human Activity Recognition in Smart Home Environments. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186596
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fang, Hongqing…[et al.]. Feature Selections Using Minimal Redundancy Maximal Relevance Algorithm for Human Activity Recognition in Smart Home Environments. Journal of Healthcare Engineering No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186596
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fang, Hongqing& Tang, Pei& Si, Hao. Feature Selections Using Minimal Redundancy Maximal Relevance Algorithm for Human Activity Recognition in Smart Home Environments. Journal of Healthcare Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186596
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1186596
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