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Titel: Improving Human Activity Recognition by Smart Windowing and Spatio-Temporal Feature Analysis
Untertitel:
Kurzfassung:

This paper presents a promising approach to enhance multi-sensor based activity recognition in smart homes. The research is originated in the domain of Active and Assisted Living which mainly is about supporting older people to master their daily life activities. The paper proposes (a) a windowing technique which can be used for online sensor streaming and (b) a set of different statistical spatio-temporal features to recognize activities in real time. In order to check the overall performance, this approach was tested using the CASAS dataset. The results proved a high performance based on different evaluation metrics despite a large number of classes.

Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 29.06.2016 (Online)
Erschienen in: PETRA '16 9th ACM International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments
PETRA '16 9th ACM International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments
zur Publikation
 ( ACM - New York; A. - Association for Computing Machinery )
Titel der Serie: Proceedings of the 9th ACM International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 56

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Erscheinungsdatum: 29.06.2016
ISBN (e-book):
  • 978-1-4503-4337-4
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2910674.2910697
Homepage: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2910697
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  • Online verfügbar (nicht Open Access)

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Kategorisierung

Sachgebiete
  • 102015 - Informationssysteme
Forschungscluster
  • Energiemanagement und -technik
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Arbeitsgruppen
  • Application Engineering

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