wearable sensor | BriefGPT - AI 论文速递

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全球增量式学习：适用于跨异构数据集的人类活动识别的 KAN
本研究提出了一种对可穿戴传感器人体活动识别（HAR）进行增量学习的框架，该框架同时解决了两个挑战：灾难性遗忘和非均匀输入。该框架（称为 iKAN）使用 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）作为分类器，利用样条函数的局部可塑性和
PDFa month ago
基于骨架姿势序列的传感器数据增强技术提升人体活动识别
为了改进基于可穿戴传感器的人体活动识别，本文提出了一种从 3D 骨架姿势序列中直接生成传感器数据的姿势到传感器网络模型，并同时训练姿势到传感器网络和人体活动分类器，通过优化数据重构和活动识别来改进性能。实验结果表明该框架优于基线方法，并在
PDF2 months ago
HARMamba：基于双向选择性 SSM 的高效可穿戴传感器人体活动识别
本研究介绍了一种更轻量级、选择性的状态空间模型为基础的活动识别模型 HARMamba，通过独立学习每个通道的传感器数据并将数据分割成 “补丁”，标记出的传感器序列的位置嵌入作为双向状态空间模型的输入令牌，最终通过分类头实现活动分类，相比于基
PDF3 months ago
KDD基于分层自注意力的自编码器用于开放式人类活动识别
提出了一种基于自注意力的分层模型，该模型可以从不同的传感器位置收集数据，用于封闭式活动分类，以及从编码器中检测出开放式识别情境中的不可见活动类别。此工作在五个公共数据集上取得了显著的性能提升，并证明了其在噪声和体内信号的主体特异性方面表现出
PDF3 years ago
体育锻炼对睡眠的影响：一项基于深度学习的探索
本文探讨了利用深度学习建立基于 actigraphy 数据的睡眠质量预测模型，并使用卷积神经网络在原始穿戴式传感器输出上进行建模以提高睡眠质量的预测价值，使得睡眠和身体活动研究的数据预处理不再需要，简化了整个工作流程
PDF8 years ago