Jan, 2020

基于传感器的人体活动识别的深度学习：概览，挑战和机会

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TL;DR本研究综述了传感器人体活动识别领域的深度学习方法，介绍了多模态传感数据以及可以用于不同挑战任务评估的公共数据集，并提出了一个新的分类法来组织深度方法的挑战，总结分析了相关深度方法以及当前的研究进展，并讨论了未来方向与存在的问题。
发现论文，激发创造
  • 基于传感器的活动识别的深度学习：一项综述

    本文综述了深度学习在传感器活动识别中的最新进展，并从传感器模态、深度模型和应用三个方面总结了现有文献，并提出了未来研究的重大挑战。

    Jul, 2017

  • 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

  • 基于物联网传感器算法的智能家居人体活动识别综述：分类、挑战与深度学习机遇

    本文介绍了智能家居中环境传感器用于人类活动识别的算法、进展、挑战和分类，并提出了该领域中的问题、研究机会和解决方案。

    Oct, 2021

  • 基于传感器的人体姿态感知的机器学习技术研究及数据异质性综述

    通过分类数据异构类型、应用相应的适合的机器学习方法、总结可用的数据集并讨论未来的挑战，本论文探讨了机器学习如何解决人体活动识别中的数据异构问题。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 利用可穿戴感应器进行人类活动识别：综述、挑战和评估基准

    本文通过文献综述，使用六种公开数据集，采用标准化评估标准对最先进的人类活动识别技术进行比较，提出了一种改进的混合手工特征和神经网络架构的方法，优于先前的技术，并证明标准化评估是必要的。

    Jan, 2021

  • 利用穿戴设备进行人类活动识别的深度卷积和循环模型

    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。

    Apr, 2016