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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 1,105 - 1,114 (10page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.9.1105
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Accelerometers, gyroscopes, GPS, and various sensors have become widespread in smartphones. In accordance with this trend, many studies are actively conducting research on detecting and recognizing human activities using data acquired from smartphone sensors without separate attachments. Human activity recognition technology is gaining attention not only in specific fields such as security facilities and hospitals but also in everyday life and entertainment. In previous studies, researchers manually extracted effective features for activity recognition from raw signals acquired by sensors or utilized artificial neural networks to automatically extract features. However, no method showed significantly superior recognition performance compared to others. In this study, a hybrid CNN model that uses both handcrafted features and automatically extracted features using CNN is proposed. Experimental results on the UCI-HAR dataset representing six types of activities showed an impressive accuracy of 97.33%. It shows that the proposed approach is effective in recognizing human activity.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터세트
3. 하이브리드 CNN 모델
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Z. Hussain, M. Sheng, and W.E. Zhang, “Different Approaches for Human Activity Recognition-A Survey,” arXiv Preprint, arXiv:1906.05074, 2019.
M.B. Dehkordi, A. Zaraki, and R. Setchi, “Feature Extraction and Feature Selection in Smartphone-based Activity Recognition,” Procedia Computer Science, Vol. 176, pp. 2655-2664, 2020.
O.D. Incel, M. Kose, and C. Ersoy, “A Review and Taxonomy of Activity Recognition on Mobile Phones,” BioNanoSci, Vol. 3, pp. 145-171, 2013.
L. Bao and S.S. Intille, “Activity Recognition from User-Annotated Acceleration Data,” Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3001, pp. 1-17, 2004.
N. Wang, E. Ambikairajah, N.H. Lovell, and B.G. Celler, “Accelerometry Based Classification of Walking Patterns Using Time-frequency Analysis,” Proceedings of the International Conference on the IEEE EMBS, pp. 4899-4902, 2007.
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O.D. Incel, M. Kose, and C. Ersoy, “A Review and Taxonomy of Activity Recognition on Mobile Phones,” BioNanoSci, Vol. 3, pp. 145-171, 2013.
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N. Wang, E. Ambikairajah, N.H. Lovell, and B.G. Celler, “Accelerometry Based Classification of Walking Patterns Using Time-frequency Analysis,” Proceedings of the International Conference on the IEEE EMBS, pp. 4899-4902, 2007.
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