IJCAIApr, 2016

利用穿戴设备进行人类活动识别的深度卷积和循环模型

PDF
TL;DR本文探讨了基于深度学习在普适计算中的人类活动识别（HAR）技术，介绍了如何使用具有创新性的正则化方法训练循环神经网络，提出了适用于 HAR 问题的模型，并通过多个随机实验说明了超参数的影响和模型的适用性。
human activity recognitiondeep learningwearable sensorsrecurrent approacheshyperparameters
发现论文，激发创造
  • 可穿戴传感器人类活动识别中的深度学习技术：进展综述

    本文系统分类总结了利用低功率传感器进行人体活动识别的深度学习方法及其发展趋势和主要挑战，同时介绍了深度学习驱动人体活动识别的尖端技术和未来方向。

    Oct, 2021

  • 传感器人体活动识别的深度神经网络架构和特征提取设计的研究

    通过在两个人体活动识别数据集上进行广泛的实验研究，我们调查了常见的深度学习和机器学习方法以及不同的训练机制（如对比学习）和从传感器时间序列数据中提取的各种特征表示的性能，以评估它们在人体活动识别任务中的有效性。

    Sep, 2023

  • 使用卷积神经网络进行个性化的人类活动识别

    使用卷积神经网络的传递学习框架，以最小用户监督建立个性化活动识别模型，从而克服佩戴式传感器个性化人体活动识别模型在新用户或用户的物理 / 行为状态改变时性能显著降低的问题

    Jan, 2018

  • 使用可穿戴数据的自监督表示进行人类活动识别

    本研究基于一个大规模无标签数据集上学习的自监督表征及浅层多层感知器模型，在未参与训练的真实世界数据集上取得了良好性能，并可通过不同传感器的数据训练，从而实现了设备无关型人体活动识别模型，将有助于增加 HAR 领域中模型评估的标准化。

    Apr, 2023

  • 人体活动识别中的迁移学习综述

    基于传感器的人体活动识别是一个活跃的研究领域，本文调查了应用于智能家居和可穿戴设备的活动识别的迁移学习方法，总结了现有工作并提出了未来研究方向。

    Jan, 2024

  • 利用自注意力进行可穿戴传感器数据的人类活动识别

    本文通过基于自注意力机制的神经网络模型，有效地解决了从身体穿戴传感器数据中提取人类活动的空间和时间序列信号依赖性识别的问题，并在四个流行的 HAR 数据集上进行了大量实验，获得了显著的性能改进。

    Mar, 2020

  • 可重构卷积神经网络实现的三维人体活动识别

    本文提出了一种基于 RGB-D 视频的自动活动识别的深度模型，使用 3D 卷积和最大池化算子，结合激活函数以及学习出活动的时间结构，该模型可以直接作用在原始输入上进行活动分类，而且还允许动态调整模型结构以适应人类活动的时间变化，并在挑战性场景下验证了该方法的优越性，同时还给出了一个大型的 RGB-D 视频人类活动数据库。

    Jan, 2015

  • 人体活动检测的多任务自监督学习

    本文提出了一种基于自监督技术的特征学习方法，应用于无形标签的传感器数据。该方法可以应用于人类活动识别等领域，可以通过转化识别任务提供监督信号提取有价值的特征，并在智能手机环境下的无人监督、半监督和迁移学习的情况下实现了与完全监督网络相当甚至更好的性能。该技术可被广泛应用于其他领域。

    Jul, 2019

  • 传感器数据下的人体活动识别概述

    人体活动识别（HAR）是一项基础研究领域，已经在家庭与职场自动化、安全监控以及医疗保健等多个应用中得到应用。本文综述了基于传感器的 HAR，讨论了依赖于 HAR 的几个重要应用，并介绍了 HAR 中常用的机器学习方法，同时探讨了 HAR 存在的若干挑战以进一步提高其稳健性。

    Sep, 2023

  • 复杂人类活动识别的深度学习精准性背后

    人类活动识别（HAR）是一个经过研究的领域，研究始于 20 世纪 80 年代。本文通过对数据的多样性和模型的容量等因素进行系统研究，全面梳理现代深度学习方法在识别复杂 HAR 时存在的准确性问题，并提出了潜在的研究方向。

    Apr, 2024