Tensor Modification of Orthogonal Matching Pursuit Based Classifier in Human Activity Recognition
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86088505" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86088505 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/13:86088505
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00542-3_49" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00542-3_49</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00542-3_49" target="_blank" >10.1007/978-3-319-00542-3_49</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Tensor Modification of Orthogonal Matching Pursuit Based Classifier in Human Activity Recognition
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 as a method foractivity recognition and proposes a new modification to the method that significantly increases the recognition accuracy. Both methods show promising results in both total recognition and differentiation between certain activities even without the necessity of prior data preprocessing. The methods were tested on raw sensor data.
Název v anglickém jazyce
Tensor Modification of Orthogonal Matching Pursuit Based Classifier in Human Activity Recognition
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 as a method foractivity recognition and proposes a new modification to the method that significantly increases the recognition accuracy. Both methods show promising results in both total recognition and differentiation between certain activities even without the necessity of prior data preprocessing. The methods were tested on raw sensor data.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 210
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Svazek periodika
210
Číslo periodika v rámci svazku
12
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
497-505
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—