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Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors

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Autor
Año de publicación 2018
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Los problemas de reconocimiento de la actividad humana (HAR) se han resuelto tradicionalmente utilizando características de ingeniería obtenidas por métodos heurísticos. Estos métodos ignoran la información temporal del flujo de datos del sensor y no pueden lograr un reconocimiento secuencial de la actividad humana. Con el uso de métodos tradicionales de aprendizaje estadístico, los resultados podrían caer fácilmente en el mínimo local distinto del óptimo global y también se enfrentan al problema de la baja eficiencia. Por lo tanto, proponemos un marco profundo híbrido basado en operaciones de convolución, unidades recurrentes LSTM y clasificador ELM; las ventajas son las siguientes: (1) no requiere conocimiento experto en la extracción de características; (2) modela la dinámica temporal de las características; y (3) es más adecuado para clasificar las características extraídas y acorta el tiempo de ejecución. Todas estas ventajas únicas lo hacen superior a otros algoritmos HAR. Evaluamos nuestro marco en el conjunto de datos OPPORTUNITY que se ha utilizado en el reto OPPORTUNITY. Los resultados muestran que nuestro método propuesto supera en un 6% a las redes profundas no recurrentes, y en un 8% al mejor resultado obtenido anteriormente. En comparación con las redes neuronales que utilizan el algoritmo BP, el tiempo de prueba se reduce en un 38%.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors", -:Revista VirtualPRO,, 2018. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3911943/), el día 2025-12-19.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2018

Sequential Human Activity Recognition Based on Deep Convolutional Network and Extreme Learning Machine Using Wearable Sensors

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