Activity Recognition Invariant to Wearable Sensor Unit Orientation Using Differential Rotational Transformations Represented by Quaternions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wearable motion sensors are assumed to be correctly positioned and oriented in most of the existing studies. However, generic wireless sensor units, patient health and state monitoring sensors, and smart phones and watches that contain sensors can be differently oriented on the body. The vast majority of the existing algorithms are not robust against placing the sensor units at variable orientations. We propose a method that transforms the recorded motion sensor sequences invariantly to sensor unit orientation. The method is based on estimating the sensor unit orientation and representing the sensor data with respect to the Earth frame. We also calculate the sensor rotations between consecutive time samples and represent them by quaternions in the Earth frame. We incorporate our method in the pre-processing stage of the standard activity recognition scheme and provide a comparative evaluation with the existing methods based on seven state-of-the-art classifiers and a publicly available dataset. The standard system with fixed sensor unit orientations cannot handle incorrectly oriented sensors, resulting in an average accuracy reduction of 31.8%. Our method results in an accuracy drop of only 4.7% on average compared to the standard system, outperforming the existing approaches that cause an accuracy degradation between 8.4 and 18.8%. We also consider stationary and non-stationary activities separately and evaluate the performance of each method for these two groups of activities. All of the methods perform significantly better in distinguishing non-stationary activities, our method resulting in an accuracy drop of 2.1% in this case. Our method clearly surpasses the remaining methods in classifying stationary activities where some of the methods noticeably fail. The proposed method is applicable to a wide range of wearable systems to make them robust against variable sensor unit orientations by transforming the sensor data at the pre-processing stage.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle