Influence of accelerometer signal pre-processing and classification method on human activity recognition

摘要

A study of data pre-processing influence on accelerometer-based human activity recognition algorithms is presented. The frequency band used to filter-out the accelerometer signals and the number of ac-celerometers involved were considered in terms of their influence on the recognition accuracy. In the tests four methods of classification were used: support vector machine, decision trees, neural network, k-nearest neighbor.%W artykule przedstawiono wp?yw przetwarzania wst?pnego sygna?u przyspieszenia na skuteczno?? rozpoznawania aktywno?ci ruchowych. Przeanalizowano zale?no?? filtracji sygna?ów oraz ilo?ci zastosowanych czujników na skuteczno?? klasyfikacji. W badaniach wykorzystano cztery ró?ne klasyfikatory: maszyn? wektorów wsparcia, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe oraz klasyfikator najbli?szego s?siada.