Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Human Activity Monitoring Based on Hidden Markov Models Using a Smartphone
Año:2016
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
This paper presents an human sensing (HS) system based on Hidden Markov Models (HMMs) for classifying physical activities: walking, walking-upstairs, walking-downstairs, sitting, standing and lying down. The system includes a feature extractor (developed by the authors and presented in a previous work), an HMMs training module and an HAR module. All experiments have been done using a publicly available dataset named UCI Human Activity Recognition Using Smartphones. The final results using HMMs obtain comparable results to other recognition methods. Some improvements have been obtained when considering a discriminative HMM training procedure. The best result obtains an activity recognition error rate (ARER) of 2.5%. This work is focused on independent activity recognition and extends other works from the same authors focused on activity segmentation and feature extraction.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Ieee Instrumentation & Measurement Magazine
ISSN
1094-6969
Factor de impacto JCR
0,759
Información de impacto
Volumen
19
DOI
10.1109/MIM.2016.7777649
Número de revista
6
Desde la página
27
Hasta la página
31
Mes
DICIEMBRE
Ranking
Journal Rank in Category 179/257; Quartile in Category Q3
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ruben San Segundo Hernandez (UPM)
  • Autor: Julián David Echeverry Correa (Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia)
  • Autor: Christian Raúl Salamea Palacios (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
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
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