کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6939185 | 1449969 | 2018 | 39 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Efficient dense labelling of human activity sequences from wearables using fully convolutional networks
ترجمه فارسی عنوان
برچسب زدن ضعیف از ضرایب فعالیت انسان از وسایل پوشیدنی با استفاده از شبکه های کامل کانولاسیون
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شناسایی فعالیت های انسانی، طبقه بندی سری سری زمانی، شبکه های کاملا متقارن،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We propose an efficient method for predicting the label of each sample, which we call dense labelling, in a sequence of activity data of arbitrary length based on a fully convolutional network (FCN) design. In particular, our approach overcomes the problems posed by multi-class windows and fixed size sequence partitions imposed during training. Further, our network learns both features and the classifier automatically. We conduct extensive experiments and demonstrate that our proposed approach is able to outperform the state-of-the-arts in terms of sample-based classification and activity-based label misalignment measures on three challenging datasets: Opportunity, Hand Gesture, and our new dataset-an activity dataset we release based on a wearable sensor worn by hospitalised patients.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 78, June 2018, Pages 252-266
Journal: Pattern Recognition - Volume 78, June 2018, Pages 252-266
نویسندگان
Rui Yao, Guosheng Lin, Qinfeng Shi, Damith C. Ranasinghe,