文献记录(part47)--KU-HAR: An open dataset for heterogeneous human activity recognition
学习笔记,仅供参考,有错必纠
数据集…
KU-HAR: An open dataset for heterogeneous human activity recognition
摘要
在人工智能中,人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)是指机器识别用户所进行的各种活动的能力。从这些识别系统中获得的知识被集成到许多应用程序中,相关设备使用它来识别动作或手势,并响应执行预定义的任务。HAR需要精心收集大量不同性质的行动数据,以推动其学习算法。
本文旨在介绍一套新的HAR数据收集的90名参与者,年龄在18至34岁。构建的数据集名为KU-HAR,它包含了1945个原始活动样本,属于18个不同的类。我们使用内置的智能手机传感器(加速度计和陀螺仪)来收集这些HAR样本。除了原始(原始)的时域样本外,该数据集还包含分别提供的20750个子样本(从它们中提取),每个子样本包含相应活动的3秒数据。
本文还提供了一些分类结果,以证明所提出的数据集的质量。获得的结果表明,随机森林(Random Forest, RF)是一种集成学习算法,可以对子样本进行分类,准确率接近90%。该数据集将使智能手机和其他智能设备能够识别新的活动,并帮助研究人员基于实际HAR数据设计更精细的模型。
Introduction
目前,全球智
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