Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Segmenting human activities based on HMMs using smartphone inertial sensors
Año:2016
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
This paper describes the development of a Human Activity Recognition and Segmentation (HARS) system based on Hidden Markov Models (HMMs). This system uses inertial signals from a smartphone to recognize and segment six different physical activities: walking, walking-upstairs, walking-downstairs, sitting, standing and lying down. All the experiments have been done using a publicly available dataset called UCI Human Activity Recognition Using Smartphones. The developed system improves the results obtained on this dataset in previous works. The main contribution of this paper is the incorporation of an Activity Sequence Model. The best results show an Activity Segmentation Error Rate of 2.1%.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Pervasive And Mobile Computing
ISSN
1574-1192
Factor de impacto JCR
1,719
Información de impacto
Volumen
30
DOI
doi:10.1016/j.pmcj.2016.01.004
Número de revista
34
Desde la página
84
Hasta la página
96
Mes
AGOSTO
Ranking
Journal Rank in Category 40/143; Quartile in Category Q2
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ruben San Segundo Hernandez (UPM)
  • Autor: Jaime Lorenzo Trueba (UPM)
  • Autor: Beatriz Martinez Gonzalez (UPM)
  • Autor: Jose Manuel Pardo Muñoz (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tecnología del Habla
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de I+d+i en Procesado de la Información y Telecomunicaciones
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
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