Evaluation eines Smartphone-basierte Personal Activity Recognition System in einem täglichen Lebens Umwelt

Ubiquitous Erkundung hat sich zu einem Eingriffsforschungsbereich aufgrund von immer leistungsfähigeren, kleine, kostengünstige Computing und Erfassungsgeräte ^1. Mobility Überwachung mit tragbaren Sensoren hat ein großes Interesse erzeugt, da Verbraucher-Level-Mikroelektronik sind zum Aufspüren von Bewegungseigenschaften mit hoher Genauigkeit ^1. Menschliche Aktivitäten Erkennung (HAR) unter Verwendung von tragbaren Sensoren ist ein neues Forschungsgebiet, die Vorstudien in den 1980er und 1990er Jahren durchgeführt ^2-4.

Moderne Smartphones enthalten die notwendigen Sensoren und Echtzeitberechnung Fähigkeit zur Mobilität Aktivitätserkennung. Echtzeit-Analyse auf dem Gerät erlaubt Aktivität Klassifikation und Daten-Upload ohne Benutzereingriff oder Prüfer. Ein Smartphone mit Mobilitätsanalysesoftware konnte Fitness Tracking, Gesundheitsberichterstattung liefern, fallen Erkennung, zu Hause oder der Arbeit Automatisierung und selbstverwaltende exercise Programme ^5. Smartphones kann als Trägheitsmessplattformen zur Detektion mobilen Aktivitäten und mobile Muster bei Menschen mit generierten mathematischen Signalmerkmale mit integrierten Sensorausgänge ⁶ berechnet. Erzeugungsverfahren gemeinsames Merkmal umfassen Heuristik Zeitbereich, Frequenzdomäne und Wavelet-Analyse basierende Ansätze ^7.

Modernes Smartphone HAR Systeme wurden bei der Erkennung bestimmter Aktivitäten ^1,5,6,7 hohe Vorhersagegenauigkeit angezeigt. Diese Studien unterscheiden sich in Bewertungsmethodik sowie die Genauigkeit, da die meisten Studien haben ihre eigenen Trainingsgruppe, Umwelt Konfiguration und Datenerfassung Protokoll. Sensitivität, Spezifität, Genauigkeit, Rückruf, Präzision und F-Score werden häufig verwendet, um Vorhersagequalität zu beschreiben. , Wenig bis gar keine Informationen ist jedoch auf Verfahren für "paralleles Arbeiten" Anerkennung und Bewertung der Fähigkeit, Aktivitätsänderungen in Echtzeit zu erfassen^1, für die HAR-Systeme, die verschiedene Aktivitäten zu kategorisieren versuchen. Bewertungsmethoden für die Systemgenauigkeit HAR variieren erheblich zwischen den Studien. Unabhängig von der Klassifikationsalgorithmus oder angewandte Funktionen, sind Beschreibungen der Goldstandard Bewertungsmethoden vage für die meisten HAR Forschung.

Aktivitätserkennung in einer täglichen Lebensumfeld wurde nicht umfassend erforscht. Esten Smartphone basierten Aktivitätserkennungssysteme werden in einer kontrollierten Art und Weise bewertet, was zu einer Bewertung Protokoll, das dem Algorithmus nicht realistisch, eine reale Umgebung vorteilhaft sein. Im Rahmen ihrer Bewertungsschema, Teilnehmer führen oft nur die Aktionen zur Vorhersage bestimmt, anstatt die Anwendung eine große Auswahl an realistischen Aktivitäten für die Teilnehmer nacheinander durchführen, imitiert wirklichen Leben Veranstaltungen.

Einige Smartphone HAR studiert ^8,9 Gruppe ähnliche Aktivitäten zusammen, wie Treppen und Wandern, Schließen jedoch andere Aktivitäten aus dem Datensatz. Vorhersagegenauigkeit wird dann, wie gut der Algorithmus identifiziert die Zielaktivitäten bestimmt. Dernbach et al. ⁹ hatten die Teilnehmer schreiben, die Tätigkeit, die sie dabei, bevor sie ausgeführt werden, zu unterbrechen kontinuierlichen Change-of-Zustandsübergänge waren. HAR-System Bewertungen sollten den Algorithmus zu bewerten, während die Teilnehmer führt natürlichen Aktionen in einem täglichen Lebenseinstellung. Dies würde eine reale Bewertung, die tägliche Nutzung der Anwendung repliziert ermöglichen. Eine realistische Schaltung enthält viele Änderungen-of-Staat als auch einen Mix von Maßnahmen durch das System nicht vorhersehbar. Ein Ermittler dann beurteilen Reaktion des Algorithmus auf diese zusätzlichen Bewegungen, wodurch die Bewertung Robustheit des Algorithmus, um anomale Bewegungen.

Dieser Beitrag stellt eine tragbare Mobility Monitoring System (WMMS) Bewertungsprotokoll, das eine gesteuerte Kurs, der realen täglichen Lebenswelten spiegelt verwendet. WMMSAuswertung kann dann unter kontrollierten, aber realistischen Bedingungen durchgeführt werden. In diesem Protokoll verwenden wir eine der dritten Generation WMMS, die an der Universität von Ottawa und Ottawa Hospital Research Institute ^11-15 entwickelt wurde. Die WMMS wurde für Smartphones mit einem Tri-Achsen-Beschleunigungsmesser und Gyroskop gestaltet. Die Mobilität Algorithmus Konten für Benutzer Variabilität, stellt eine Verringerung der Anzahl von False Positives für Änderungen-of-state Identifikation, und erhöht die Empfindlichkeit der Aktivität Kategorisierung. Minimierung von False Positives ist wichtig, da die WMMS löst kurzen Videoclip-Aufnahme wenn Aktivität Zustandsänderungen erkannt werden, für die kontextbezogene Aktivität Evaluierung, die WMMS Klassifizierung weiter verbessert. Unnötige Videoaufzeichnung erzeugt Ineffizienzen bei der Lagerung und Verwendung von Akkus. Die WMMS Algorithmus wird als Low-Rechenlernmodell strukturiert und ausgewertet mit verschiedenen Vorhersagewerken, in denen eine Erhöhung der Vorhersageniveau bedeutet eine Zunahme in der Mengevon erkennbaren Handlungen.