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【24h】

Feature Space Analysis for Human Activity Recognition in Smart Environments

机译:智能环境中人类活动识别的特征空间分析

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摘要

Activity classification from smart environment data is typically done employing ad hoc solutions customised to the particular dataset at hand. In this work we introduce a general purpose collection of features for recognising human activities across datasets of different type, size and nature. The first experimental test of our feature collection achieves state of the art results on well known datasets, and we provide a feature importance analysis in order to compare the potential relevance of features for activity classification in different datasets.
机译:来自智能环境数据的活动分类通常使用针对手边特定数据集定制的临时解决方案来完成。在这项工作中,我们介绍了用于识别跨不同类型,大小和性质的数据集的人类活动的通用功能集合。我们的特征集合的第一个实验测试在众所周知的数据集上达到了最先进的结果,并且我们提供了特征重要性分析,以便比较特征在不同数据集中进行活动分类的潜在相关性。

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