Human Activity Recognition using Inertial, Physiological and Environmental Sensors: A Comprehensive Survey.
Human Activity Recognition using Inertial, Physiological and Environmental Sensors: A Comprehensive Survey.
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使用惯性，生理和环境传感器的人类活动识别：一项综合调查。
DOI：
10.1109/access.2020.3037715
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rashidi P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Demrozi F;Pravadelli G;Bihorac A;Rashidi P
在过去的十年中，人类活动识别（HAR）已经成为一个充满活力的研究领域，特别是由于智能手机、智能手表和摄像机等电子设备在我们日常生活中的普及。此外，深度学习和其他机器学习算法的进步使研究人员能够在包括体育、健康和福祉应用在内的各个领域使用HAR。例如，HAR被认为是最有前途的辅助技术工具之一，通过日常活动监测老年人的认知和身体功能，支持老年人的日常生活。本研究的重点是机器学习在开发基于惯性传感器与生理和环境传感器的HAR应用中的关键作用。
In the last decade, Human Activity Recognition (HAR) has become a vibrant research area, especially due to the spread of electronic devices such as smartphones, smartwatches and video cameras present in our daily lives. In addition, the advance of deep learning and other machine learning algorithms has allowed researchers to use HAR in various domains including sports, health and well-being applications. For example, HAR is considered as one of the most promising assistive technology tools to support elderly’s daily life by monitoring their cognitive and physical function through daily activities. This survey focuses on critical role of machine learning in developing HAR applications based on inertial sensors in conjunction with physiological and environmental sensors.
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DOI：
10.3390/s151229858
发表时间：
2015-12-11
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Attal F;Mohammed S;Dedabrishvili M;Chamroukhi F;Oukhellou L;Amirat Y
通讯作者：
Amirat Y
影响因子：
3.7
作者：
Arif M;Kattan A
通讯作者：
Kattan A
影响因子：
8
作者：
Altun, Kerem;Barshan, Billur;Tuncel, Orkun
通讯作者：
Tuncel, Orkun
影响因子：
16.6
作者：
Antunes, Rodolfo S.;Seewald, Lucas A.;Campanatti, Gelson
通讯作者：
Campanatti, Gelson
影响因子：
2
作者：
Balli, Serkan;Sagbas, Ensar Arif;Peker, Musa
通讯作者：
Peker, Musa