Jun, 2024

基于实验数据的竞技北欧行走无监督可解释活动预测

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TL;DR应用人工智能和机器学习技术，利用低成本的可穿戴式惯性测量单元进行在线聚类处理，以达到对运动员活动的自动解释性预测，区分正确、错误和作弊的识别，且取得近 100％的平均性能指标。
artificial intelligencehuman activity recognitionmachine learningwearable inertial measurement unitsexplainable classification
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用可穿戴传感器数据进行无监督嵌入式学习的人体活动识别

    该论文介绍了一种无监督方法，通过基于人类活动的特性将人类活动投射到一个嵌入空间中，在该空间中相似的活动会紧密地聚集在一起，从而帮助聚类算法实现对人类活动的识别和分类，相较于直接应用于原始数据集的非监督技术，我们的方法在识别和分类潜在人类活动方面取得了更好的性能。

    Jul, 2023

  • 利用惯性、生理和环境传感器进行的人体活动识别：综述

    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

  • 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

  • 基于惯性测量单元的人体活动识别领域自适应：一项调查

    本文综述了近期就惯性测量单位（IMU）为基础的人体活动识别领域中应用于领域自适应技术的最新研究进展，并讨论了潜在的未来方向。

    Apr, 2023

  • 卷积神经网络实现人类活动识别

    本文提出了使用卷积神经网络 (CNNs) 对人类活动进行分类的方法，该方法利用惯性传感器测量身体的加速度和角速度，并使用不同的神经网络结构适应运动信号，探究单个、双个和三个传感器系统的分类潜力，实验结果表明该方法具有很好的分类性能。

    Jun, 2019

  • 基于可穿戴设备的半监督人体活动识别行为插值

    混合廣場：一種利用有標籤和無標籤活動的深度半監督人體活動識別方法，通過線性插值和混合校準機制來提高傳感器數據的特徵嵌入效果，展示了深度半監督技術在人體活動識別中的潛力。

    May, 2024

  • 使用 70 万人天可穿戴数据的自监督学习进行人类活动识别

    本研究使用自我监督学习技术在 UK-Biobank 活动追踪器数据集上训练活动识别模型，结果表明该模型在七个基准数据集上的 F1 分数相对提高 2.5%~100%，可推广至不同外部数据集、设备和环境。开源的模型将有助于研究人员建立高性能、自定义和可推广的活动分类器。

    Jun, 2022

  • 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

  • SelfAct: 基于自监督和主动学习的个性化活动识别

    SelfAct 是一种新颖的人类活动识别框架，结合了自监督和主动学习，通过利用大量未标记的数据进行预训练，学习传感器数据的高效表示，并通过新的无监督主动学习策略进行微调，其结果接近或优于完全监督方法的结果。

    Apr, 2023