機械学習を用いないHARシステムを確認
論文一覧: https://gemini.google.com/app/586ff49e0ab189d8
僕の目的を満たし,かつより精度が出そうな方法がないか探る
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Ambient assisted living for frail people through human activity recognition: state-of-the-art, challenges and future directions
機械学習の導入により,より柔軟なシステムの構築が可能に
個人の変化に対応する意味合いで,機械学習が有効そう
全く状態が変化しないとは考えづらい
都度対応が必要になる
導入以前
閾値を設定する手法
Zdravevskiet al., 2017; Al Machot et al., 2018a,b; Cicirelli et al., 2021
適応的な閾値を設定: Madhu et al., 2021
統計的指標を参照: Cola et al., 2017
計算量が少ないのが利点
閾値の設定が難しい?
被験者ごとに行動にばらつきがある
一人の被験者でも,何らかの要因で,行動を実現するための動作が異なる
以後
機械学習
SVM/ANN/KNN/Complex Trees: Oniga and Suto, 2014; Hemmatpour et al., 2017; Su et al., 2017
深層学習
CNNs/LSTM/GURs: Torti et al., 2019; Ronald et al., 2021; Poulose et al., 2022; Guerra et al., 2023; Sonawani and Patil, 2023
Aggarwal and Ryoo, 2011; Wang J. et al., 2019,
Human Activity Recognition (HAR) Using Deep Learning: Review, Methodologies, Progress and Future Research Directions
HARで深層学習を使う研究の目的が見られる
出来るだけ生活に入り込まない方法が望ましい
intrusiveという言葉が使われている
カメラは情報が多いが目立つ
その点で他のウェアラブルセンサなどが有効
Second GenよりThird,FourthGenの方が干渉されていると感じさせにくい?
I. introにある
table:infobox
背景や目的意識 読んだ論文の背景や目的意識をまとめる
何をするか 読んだ論文が目的意識の元で何を目指しているかまとめる