A smartphone-based model for human activity recognition
المؤلف
المصدر
Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science
العدد
المجلد 30، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 243-250، 8ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية التربية ابن الهيثم
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
Activity recognition (AR) is a new interesting and challenging research area with many applications (e.g.
healthcare, security, and event detection).
Basically, activity recognition (e.g.
identifying user's physical activity) is more likely to be considered as a classification problem.
In this paper, a combination of 7 classification methods is employed and experimented on accelerometer data collected via smartphones, and compared for best performance.
The dataset is collected from 59 individuals who performed 6 different activities (i.e.
walk, jog, sit, stand, upstairs, and downstairs).
The total number of dataset instances is 5418 with 46 labeled features.
The results show that the proposed method of ensemble boost-based classifier overperfomis other classifiers that were examined in this research paper.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Tai, Ali. 2017. A smartphone-based model for human activity recognition. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science،Vol. 30, no. 3, pp.243-250.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-852177
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Tai, Ali. A smartphone-based model for human activity recognition. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science Vol. 30, no. 3 (2017), pp.243-250.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-852177
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Tai, Ali. A smartphone-based model for human activity recognition. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science. 2017. Vol. 30, no. 3, pp.243-250.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-852177
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 248-250
رقم السجل
BIM-852177
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