SitR: Sitting Posture Recognition Using RF Signals
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
Sitting posture has a close relationship with our health, and keeping a healthy sitting posture is critical to each of us. Poor sitting postures often inevitably increase the risk of modern health musculoskeletal disorders. Previous works either used a camera to record the image or attached wearable sensors on the human body to recognize sitting postures. However, video-based approaches may face privacy issues while the wearable sensor-based approaches may cause uncomfortable to the user. In this work, we propose SitR, the first sitting posture recognition system using RF signals alone, which neither compromises the privacy nor requires wearing various sensors on the human body. We demonstrate that SitR can successfully recognize seven habitual sitting postures with just three lightweight and low-cost RFID tags pasted to the user's back. Our design exploits the correlation between the phase change of RFID tags and the sitting postures. By extracting effective features of the measured phase sequences and employing appropriate machine learning algorithm, SitR can achieve robust and high performance. We evaluate the performance of SitR with ten volunteers in two different scenarios. Extensive experiments show SitR can recognize seven sitting postures with a high accuracy across different scenarios and various conditions. SitR can further detect the abnormal respiration, stand up, and sit down and provide sitting posture history for sedentary people.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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