کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4957409 | 1445077 | 2017 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learning multi-level features for sensor-based human action recognition
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری ویژگی های چند سطحی برای شناسایی عمل مبتنی بر سنسور
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
چند سطح، تشخیص عملیات انسانی، الگوی خام سطح بالا، معنایی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
This paper proposes a multi-level feature learning framework for human action recognition using a single body-worn inertial sensor. The framework consists of three phases, respectively designed to analyze signal-based (low-level), components (mid-level) and semantic (high-level) information. Low-level features capture the time and frequency domain property while mid-level representations learn the composition of the action. The Max-margin Latent Pattern Learning (MLPL) method is proposed to learn high-level semantic descriptions of latent action patterns as the output of our framework. The proposed method achieves the state-of-the-art performances, 88.7%, 98.8% and 72.6% (weighted F1 score) respectively, on Skoda, WISDM and OPP datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 40, September 2017, Pages 324-338
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 40, September 2017, Pages 324-338
نویسندگان
Yan Xu, Zhengyang Shen, Xin Zhang, Yifan Gao, Shujian Deng, Yipei Wang, Yubo Fan, Eric I-Chao Chang,