![](/images/graphics-bg.png)
Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors
المؤلفون المشاركون
He, Jie
Sun, Jian
Fu, Yongling
Li, Shengguang
Xu, Cheng
Tan, Lin
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Human activity recognition (HAR) problems have traditionally been solved by using engineered features obtained by heuristic methods.
These methods ignore the time information of the streaming sensor data and cannot achieve sequential human activity recognition.
With the use of traditional statistical learning methods, results could easily plunge into the local minimum other than the global optimal and also face the problem of low efficiency.
Therefore, we propose a hybrid deep framework based on convolution operations, LSTM recurrent units, and ELM classifier; the advantages are as follows: (1) does not require expert knowledge in extracting features; (2) models temporal dynamics of features; and (3) is more suitable to classify the extracted features and shortens the runtime.
All of these unique advantages make it superior to other HAR algorithms.
We evaluate our framework on OPPORTUNITY dataset which has been used in OPPORTUNITY challenge.
Results show that our proposed method outperforms deep nonrecurrent networks by 6%, outperforming the previous reported best result by 8%.
When compared with neural network using BP algorithm, testing time reduced by 38%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Jian& Fu, Yongling& Li, Shengguang& He, Jie& Xu, Cheng& Tan, Lin. 2018. Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202192
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Jian…[et al.]. Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202192
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Jian& Fu, Yongling& Li, Shengguang& He, Jie& Xu, Cheng& Tan, Lin. Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202192
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202192
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)