![](/images/graphics-bg.png)
Recognition of Daily Human Activity Using an Artificial Neural Network and Smartwatch
المؤلفون المشاركون
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Human activity recognition using wearable devices has been actively investigated in a wide range of applications.
Most of them, however, either focus on simple activities wherein whole body movement is involved or require a variety of sensors to identify daily activities.
In this study, we propose a human activity recognition system that collects data from an off-the-shelf smartwatch and uses an artificial neural network for classification.
The proposed system is further enhanced using location information.
We consider 11 activities, including both simple and daily activities.
Experimental results show that various activities can be classified with an accuracy of 95%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kwon, Min-Cheol& Choi, Sunwoong. 2018. Recognition of Daily Human Activity Using an Artificial Neural Network and Smartwatch. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215914
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kwon, Min-Cheol& Choi, Sunwoong. Recognition of Daily Human Activity Using an Artificial Neural Network and Smartwatch. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215914
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kwon, Min-Cheol& Choi, Sunwoong. Recognition of Daily Human Activity Using an Artificial Neural Network and Smartwatch. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215914
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215914
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)