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

本研究使用手机加速度计数据对 8 种复杂活动进行基于深度学习的二分类，取得了 AUROC 得分高达 0.76 的良好结果，表明在后疫情时代使用手机加速度计数据对复杂活动进行识别的可行性。

Jan, 2023

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

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

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

本文综述了机器学习在发展基于惯性传感器以及生理和环境传感器的人类活动识别应用中所扮演的重要角色。

Apr, 2020

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

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

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。

Jan, 2020

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