Methods for Activity Spotting With On-Body Sensors

这是一个普适/普适计算的概念“。这是一种特殊的技术问题：它是一种特殊的技术问题，也是一种特殊的技术。死亡问题经常发生，活动发现“bezeichnet”。这句话的意思是：Das Besondere Daran ist，dass man eine Menger of the Subtiller Handlugen in einem kontinuierlichen，Multimodalen Datenstrom auffinden möchte.在DEM Datenstrom准-zufällig in DEM Datenstrom准-zufällig in DEM Datenstrom准-zufällig inmitten einer einer groçen Mengen Net it--相关的Handlugen vertit.Das Problem Des Activity Spotting(发现活动的问题)“这与Au zwei Gründen相关。他说：“这是一件非常重要的事情。”《L与盆栽有关的问题》--问题出在所有人身上。Zum Anderen is das problem derzeit unguelöst and als eines der schwierigsten Aspkte der Aktitiitätserkennung bekannt.它喜欢在信号(Einfache，körperna he Sensoren produzieren be unterschiedlichen Handlugen gen of ft sehrähnliche Signale)，das Fehlen adäquater Modelle für die Klassen der Nicht-Related Handlugen(Null-Klasse)，以及Eine Hohe Variable ität der Signale(Null-Klasse)中。在艺术的变化中，我们在这里看到了Dauer问题的变化。在DEM Projekt是一种新的方法和算法--问题缠绕在一起。他说：“这是一件非常重要的事情，因为这是一件非常重要的事情。所有这些都是中性的，具体的问题是发现“MIT Körpernahen Sensoren Optimierte Verignalverarbeitung，SignalSegentierung，Zeitreen analyze and Modellierung entwickeln”。我是Gegensatz zu vielen biisherigen arbeiten konzentrieren wir unn nat auf eine speczielle beispielan wendung，sodern n versuchen en all gememin in verwendare，grundLegende Methoden zu entwickeln.凡尔法伦的经验论和基准“--工匠数据。

Die Fähigkeit, menschliche Aktivitäten zu verfolgen und zu erkennen, ist eine der wichtigsten Eigenschaften ubiquitärer Computersysteme und damit ein wichtiger Forschungsschwerpunkt im Bereich ,,Pervasive/Ubiquitous Computing”. Das Projekt beschäftigt sich mit einem speziellen Teilproblem der Aktivitätserkennung: dem Auffinden und Identifizieren einfacher, sporadischer Handlungen mit Hilfe körpernaher Sensoren. Dieses Problem wird oft als ,,activity spotting” bezeichnet. Das Besondere daran ist, dass man eine Menge oft subtiler Handlungen in einem kontinuierlichen, multimodalen Datenstrom auffinden möchte. Die gesuchten Handlungen sind in dem Datenstrom quasi-zufällig inmitten einer großen Menge nicht-relevanter Handlungen verteilt. Das Problem des activity spotting” ist aus zwei Gründen relevant. Zum einen lassen sich viele komplexe Aktivitäten in Folgen solcher einfacher, sporadischer Handlungen zerlegen. Somit ist die Lösung des potting”-Problems ein wichtiger Grundbaustein der allgemeinen Aktivitätserkennung. Zum anderen ist das Problem derzeit ungelöst und als eines der schwierigsten Aspekte der Aktivitätserkennung bekannt. Die Schwierigkeit liegt in der mangelnden Eindeutigkeit der Signale (einfache, körpernahe Sensoren produzieren bei unterschiedlichen Handlungen oft sehr ähnliche Signale), das Fehlen adäquater Modelle für die Klassen der nicht-relevanten Handlungen ( NULL -Klasse), und eine hohe Variabilität der Signale. Neben der Variabilität in der Art, wie Menschen bestimmte Handlungen ausführen, ist hier auch die hohe Variabilität in der Dauer ein Problem. In dem Projekt werden neuartige Methoden und Algorithmen zur Lösung des spotting”-Problems entwickelt. Vor dem Hintergrund weitreichender bisheriger Arbeiten der Antragsteller auf diesem Gebiet soll das Projekt das Problem auf allen Stufen der klassischen Verarbeitungskette untersucht werden. Ausgehend von der Untersuchung unterschiedlicher Sensormodalitäten werden wir neuartige, speziell auf das Problem des spotting” mit körpernahen Sensoren optimierte Verfahren zur Signalverarbeitung, Signalsegmentierung, Zeitreihenanalyse und Modellierung entwickeln. Im Gegensatz zu vielen bisherigen Arbeiten konzentrieren wir uns nicht auf eine spezielle Beispielanwendung, sondern versuchen allgemein verwendbare, grundlegende Methoden zu entwickeln. Für die empirische Validierung der Verfahren wird daher ein repräsentativer, Benchmark”-artiger Datensatz zusammengestellt und verwendet.