Анализ поведения по сигналам носимых устройств

Материал из MachineLearning.

Версия 20:21, 15 апреля 2018

Короткий адрес: http://bit.ly/2r3y70F

Проекты

Данные, ссылки на коллекции

• Основные проблемы анализа поведения и классификации движений

• Построение суперпозиций движений

• Построение ансамблей моделей для порождения простых выборок (Сергей Иванычев – диплом)

• Построение моделей локальной аппроксимации. Разметка времени жизни, стандартизация моделей локальной аппроксимации

https://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2531089

https://doi.org/10.1007/s10444-016-9483-y

https://doi.org/10.1007/s00521-015-2039-0

https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.02.074

https://academic.oup.com/biostatistics/advance-article/doi/10.1093/biostatistics/kxx070/4788724

https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.041

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.037

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.01.002

• Обучение по частичной разметке и локальная аппроксимация (Оценка необходимого числа измерений, необходимого объема выборки)

https://doi.org/10.1002/bimj.201700021

• Сегментация временного ряда (Технологическая - прогнозирование времени отключения акселерометра)

https://doi.org/10.1007/s11063-017-9592-8

https://web.stanford.edu/~hallac/GGS.pdf

http://eprints.lse.ac.uk/64863/8/Fryzlewicz_Multiple%20change-point%20detection_2017_published%20LSERO.pdf

https://doi.org/10.1177/0278364917713116

• Оптимизация параметров моделей на оси времени, замена DTW на градиентный алгоритм применение при построении моделей SEMOR

• Иерархическая классификация, три характеристических времени (эл дв, движение, действие, жизнь/работа). Алгебраический и байесовский подход

https://doi.org/10.1145/3056540.3076194

https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.05.345

• Идентификация пользователя - по ряду определить ID независимо от класса

https://doi.org/10.1109/35021BIGCOMP.2015.7072841

https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2997017

https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.11.045

• Определения изменения в поведении (настроение, состояние здоровья)

http://www.mdpi.com/1424-8220/18/4/1126/htm

http://www.mdpi.com/1424-8220/18/2/623/htm

https://doi.org/10.1007/s11042-015-3188-y

https://doi.org/10.1142/S021951941850015X

• Определение ЧСС, частоты дыхания, других показателей, потребляемые суточные калории

https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.11.045

• Классификация движений человека. Обзор литературы по проекту “Весёлый строитель”

• Работы команды Стрижова по акселерометрам

Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016. [URL]

Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483. [URL]

Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Метрическое обучение в задачах многоклассовой классификации временных рядов // Информатика и ее применения, 2016, 10(2) : 48-57. [URL]

Задаянчук А.И., Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра // Информационные технологии, 2016. [URL]

Motrenko A.P., Strijov V.V. Extracting fundamental periods to segment human motion time series // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2015, PP(99). [URL]

Ignatov A., Strijov V. Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer // Multimedia Tools and Applications, 2015, 17.05.2015 : 1-14. [URL] И прочие работы по этой теме тут www.ccas.ru/strijov

Библиографические коллекции

Категория:Статьи