Human activity recognition on raw sensor data via sparse approximation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86088503" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86088503 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/13:86088503

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.6614027" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.6614027</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.6614027" target="_blank" >10.1109/TSP.2013.6614027</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Human activity recognition on raw sensor data via sparse approximation

Popis výsledku v původním jazyce

Human physical activity monitoring is a relatively new problem drawing much attention over the last years due to its wide application in medicine, homecare systems, prisoner monitoring etc. This paper presents Orthogonal Matching Pursuit based classifieras a method for activity recognition and proposes a modification to the classifier that significantly increases recognition accuracy. Both methods show promising results in both total recognition and differentiation between certain activities achievingup to 99.60% recognition accuracy even without any prior data processing. A comparison with other methods is also provided.

Název v anglickém jazyce

Human activity recognition on raw sensor data via sparse approximation

Popis výsledku anglicky

Human physical activity monitoring is a relatively new problem drawing much attention over the last years due to its wide application in medicine, homecare systems, prisoner monitoring etc. This paper presents Orthogonal Matching Pursuit based classifieras a method for activity recognition and proposes a modification to the classifier that significantly increases recognition accuracy. Both methods show promising results in both total recognition and differentiation between certain activities achievingup to 99.60% recognition accuracy even without any prior data processing. A comparison with other methods is also provided.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2013 36th International Conference on Telecommunications and Signal Processing, TSP 2013

ISBN

978-1-4799-0404-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

700-703

Název nakladatele

Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Řím

Datum konání akce

2. 7. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—