Human Activity Recognition using Smartphones

要約

人間の活動認識は、今日大きな研究テーマであり、遠隔医療、高齢者や障害者の活動追跡、消費カロリー追跡などに応用されています。私たちのプロジェクトでは、日々の人間の活動を認識し、リアルタイムで消費カロリーを計算するAndroidアプリケーションを作成しました。私たちはまず、スマートフォンに内蔵された加速度センサーから、日常のさまざまな人間の活動に対してラベル付けされた3軸加速度の測定値を取得しました。これらの測定値は、メディアンフィルターを用いて前処理された。様々な方法で42の特徴を抽出した。次に、次元削減とともに様々な機械学習アルゴリズムをテストした。最終的に、私たちのAndroidアプリケーションでは、機械学習アルゴリズムと、最大精度と最小モデル構築時間を提供する特徴のサブセットを使用しました。これは、リアルタイムの活動認識と、代謝当量に基づく計算式を使用した消費カロリーの計算に使用されます。

要約(オリジナル)

Human Activity Recognition is a subject of great research today and has its applications in remote healthcare, activity tracking of the elderly or the disables, calories burnt tracking etc. In our project, we have created an Android application that recognizes the daily human activities and calculate the calories burnt in real time. We first captured labeled triaxial acceleration readings for different daily human activities from the smartphone’s embedded accelerometer. These readings were preprocessed using a median filter. 42 features were extracted using various methods. We then tested various machine learning algorithms along with dimensionality reduction. Finally, in our Android application, we used the machine learning algorithm and a subset of features that provided maximum accuracy and minimum model building time. This is used for real-time activity recognition and calculation of calories burnt using a formula based on Metabolic Equivalent.

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