A "one-size-fits-most" walking recognition method for smartphones, smartwatches, and wearable accelerometers.
A "one-size-fits-most" walking recognition method for smartphones, smartwatches, and wearable accelerometers.
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DOI：
10.1038/s41746-022-00745-z
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发表时间：
2023-02-23
影响因子：
15.2
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
个人数字设备的普及为研究人类行为提供了前所未有的机会。目前最先进的方法使用“活动计数”来量化身体活动，这是一种忽略特定类型身体活动的测量。我们提出了一种亚秒级三轴加速度计数据的步行识别方法，其中活动分类是基于步行的固有特征：强度，周期性和持续时间。我们验证了我们的方法对20个公开可用的，注释的数据集在不同的身体位置（大腿，腰部，胸部，手臂，手腕）收集的步行活动数据。我们证明了我们的方法可以以高灵敏度和特异性估计步行时间：不同身体位置的平均灵敏度介于0.92和0.97之间，而常见日常活动的平均特异性通常高于0.95。我们还评估了该方法对人口统计和人体测量变量以及测量环境（身体位置，环境）的算法公平性。最后，我们将我们的方法作为Python和MATLAB的开源软件发布。
The ubiquity of personal digital devices offers unprecedented opportunities to study human behavior. Current state-of-the-art methods quantify physical activity using “activity counts,” a measure which overlooks specific types of physical activities. We propose a walking recognition method for sub-second tri-axial accelerometer data, in which activity classification is based on the inherent features of walking: intensity, periodicity, and duration. We validate our method against 20 publicly available, annotated datasets on walking activity data collected at various body locations (thigh, waist, chest, arm, wrist). We demonstrate that our method can estimate walking periods with high sensitivity and specificity: average sensitivity ranged between 0.92 and 0.97 across various body locations, and average specificity for common daily activities was typically above 0.95. We also assess the method’s algorithmic fairness to demographic and anthropometric variables and measurement contexts (body location, environment). Finally, we release our method as open-source software in Python and MATLAB.
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影响因子：
18.6
作者：
Gjoreski, Martin;Janko, Vito;Gams, Matjaz
通讯作者：
Gams, Matjaz
影响因子：
3.2
作者：
Del Rosario, Michael B.;Wang, Kejia;Redmond, Stephen J.
通讯作者：
Redmond, Stephen J.
影响因子：
5.4
作者：
Lilly, Jonathan M.;Olhede, Sofia C.
通讯作者：
Olhede, Sofia C.
影响因子：
3.2
作者：
Davis, John J.;Straczkiewicz, Marcin;Gruber, Allison H.
通讯作者：
Gruber, Allison H.
DOI：
10.1123/jmpb.2018-0068
发表时间：
2019-12
期刊：
Journal for the measurement of physical behaviour
影响因子：
--
作者：
John D;Tang Q;Albinali F;Intille S
通讯作者：
Intille S