HuAc: Human Activity Recognition Using Crowdsourced WiFi Signals and Skeleton Data
المؤلفون المشاركون
Lu, Bingxian
Guo, Linlin
Wang, Lei
Liu, Jialin
Zhou, Wei
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The joint of WiFi-based and vision-based human activity recognition has attracted increasing attention in the human-computer interaction, smart home, and security monitoring fields.
We propose HuAc, the combination of WiFi-based and Kinect-based activity recognition system, to sense human activity in an indoor environment with occlusion, weak light, and different perspectives.
We first construct a WiFi-based activity recognition dataset named WiAR to provide a benchmark for WiFi-based activity recognition.
Then, we design a mechanism of subcarrier selection according to the sensitivity of subcarriers to human activities.
Moreover, we optimize the spatial relationship of adjacent skeleton joints and draw out a corresponding relationship between CSI and skeleton-based activity recognition.
Finally, we explore the fusion information of CSI and crowdsourced skeleton joints to achieve the robustness of human activity recognition.
We implemented HuAc using commercial WiFi devices and evaluated it in three kinds of scenarios.
Our results show that HuAc achieves an average accuracy of greater than 93% using WiAR dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Linlin& Wang, Lei& Liu, Jialin& Zhou, Wei& Lu, Bingxian. 2018. HuAc: Human Activity Recognition Using Crowdsourced WiFi Signals and Skeleton Data. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216126
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Linlin…[et al.]. HuAc: Human Activity Recognition Using Crowdsourced WiFi Signals and Skeleton Data. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216126
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Linlin& Wang, Lei& Liu, Jialin& Zhou, Wei& Lu, Bingxian. HuAc: Human Activity Recognition Using Crowdsourced WiFi Signals and Skeleton Data. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216126
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1216126
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