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Physical Activity Recognition for Mobile Devices Based on Time Domain Features with Periodic Calculation

한국정보기술학회논문지 제9권 제10호, 2011.10, 81-89 (9 pages)
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초록
One of the essential and challenging research areas in proactive and ubiquitous computing is recognizing of human activities via sensors. In this paper, we present some preliminary results of recognizing human physical activities using a traditionally time domain features with periodic calculation from the activity signals measured by using a multi-sensor model and artificial neural nets. The features mean, standard deviation, energy and periodicity of a signals are calculated after using a moving average filter for five daily activities such as power walking, jogging, speed running standing and walking. Further, we have considered two static positions through locating module in pant's pocket and holding in hand to collect more accurate data. Likewise, the experiment results for the three different approaches are compared. The experimental results through the proposed technique show accuracy of 98.0% activity recognition.

유비쿼터스 컴퓨팅에서 중요한 연구개발 주제중 하나는 인간의 활동을 각종 센서들을 이용하여 자동적으로 인식하는 것이다. 본 논문에서는, 인간의 신체 활동(걷기, 뛰기, 파워워킹, 조깅, 정지)을 자동 인지 함에 있어, 기존의 시간영역 특징들에 주기특징을 추가하여 인식 성능을 개선하고자 한다. 특징으로서 센서 신호의 프레임별 평균, 표준편차 에너지, 그리고 주기값이 사용되며, 신경회로망을 사용하여 분류를 시도하였다. 실험 데이터베이스는 피실험자가 센서 모듈을 손에 쥐거나 또는 주머니에 넣고, 5개의 신체활동을 수행하여 수집하였다. 실험결과에 의하면, 주기특징을 사용하지 않은 기존의 방법의 경우 94.2%의 인식률 그리고 주기특징을 이용하는 경우 98%의 인식률을 얻었다.

목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Multi-sensor Moudle
Ⅲ. Methods
V. Experiment Results
VI. Conclusion
Acknowledgments
References
Authors
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