Dynamic-Segmentation Based Technique for Human Activity Recognition Using Tri-Axial Accelerometer Data
| العنوان بلغة أخرى: |
التقسيم الديناميكي للتعرف على النشاط البشري باستخدام تقنيات بيانات التسارع ثلاثي المحاور |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | ملكاوي، أنسام علي (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | سمارة، سامر (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2021
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 91 |
| رقم MD: | 1189809 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: |
تعتبر عملية التعرف على النشاط البشري أحد الحلول الذكية التي تهدف إلى تحديد أنشطة الحياة اليومية التي يقوم بها الأشخاص لمراقبة حياتهم وتيسيرها. واحدة من أهم المراحل التي لها تأثير كبير على عملية التعرف على الأنشطة هي كيفية تقسيم البيانات إلى نوافذ ليتم التعرف عليها كنشاط؛ إذا لم يتم تقسيم البيانات بشكل صحيح، فإن عملية التعرف على الأنشطة لن تكون دقيقة. الهدف الأساسي من هذا البحث هو زيادة دقة التعرف على النشاط البشري من خلال تقديم نهج تجزئة جديد يقسم البيانات المتدفقة إلى نوافذ ذات أحجام مختلفة عن طريق اكتشاف نقاط الانتقال بين الأنشطة. أحد الأساليب الشهيرة التي أثبتت أن لها نتائج جيدة في الكشف عن نقاط التغيير هو تقدير نسبة الكثافة النسبية، والذي يعمل عن طريق تقريب الاختلاف بين توزيعين احتماليين عن طريق تقدير كثافتهما، يستخدم هذا الأسلوب نموذج النواة لتقدير كثافة التوزيعين. في هذا البحث لإجراء التجزئة الديناميكية، سنستخدم أسلوب التعلم العميق بدلا من استخدام أسلوب النواه كمقدر نسبة الكثافة، عن طريق استخدام شبكة Convolutional Neural Network. تم اختبار النهج المقترح على مجموعة بيانات تحتوي على قراءات مقياس تسارع ثلاثي المحاور تم جمعها من الهواتف الذكية لأنشطة يومية يقوم بها الأشخاص خلال اليوم وتمكنا من اكتشاف نقاط الانتقال بمعدل يصل إلى 91.2% ومعدل إيجابي حقيقي يصل إلى 86%. أعلى دقة تم تحقيقها عند التعرف على الأنشطة البشرية كانت 85.7% عن طريق Decision trees باستخدام التجزئة الديناميكية بالمقارنة بتجزئة النافذة الثابتة التي تقوم بتقسم البيانات إلى أحجام متساوية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Genetic Algorithm Based Feature Selection Technique for Human Activity Recognition Using Tri-Axial Accelerometer Data
بواسطة: عبيدات، لبنة حسين منشور: (2021) -
Multimodal Data Segmentation for in-Home Activity Recognition
بواسطة: وردات، أنسام محمود منشور: (2021) -
Investigating the Use of Mobile Technology to Support Letter Recognition in Early Learners
بواسطة: Al Semiri, Nouf Abdulmohsen منشور: (2021) -
Effects of Radio Frequency Emitted by Cell Phone Towers on Human Body Using the Activities of Serum Glutathione S Transferase and Serum Amyloid A as Indicators
بواسطة: عياصرة، سلام مطلق محمد منشور: (2019) -
A Review of Image Compression Techniques
بواسطة: Mahdi, Muthana S. منشور: (2020)
