A probabilistic data-driven method for human activity recognition
This paper proposes a probabilistic, time efficient, data-driven method for human low and medium level activity recognition and indoor tracking. The obtained results can be applied to a probabilistic reasoner for high level activity recognition. The proposed method is tested on Opportunity, a datase...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Foudeh, Pouyaa, Khorshidtalab, Aidab, Salim, Naomie |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
IOS Press
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/85388/ https://content.iospress.com/articles/journal-of-ambient-intelligence-and-smart-environments/ais496 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Testing and analysis of the proposed data driven method on the opportunity human activity dataset
بواسطة: Foudeh, Pouya, وآخرون
منشور في: (2016) -
Ontological, fully probabilistic knowledge model for human activity recognition
بواسطة: Foudeh, Pouya, وآخرون
منشور في: (2023) -
Probabilistic ontologies and probabilistic ontology learning: significance and challenges
بواسطة: Foudeh, Pouya, وآخرون
منشور في: (2011) -
Chemical named entities recognition: a review on approaches and applications
بواسطة: Eltyeb, Safaa, وآخرون
منشور في: (2014) -
ANN-based Performance Analysis on Human Activity Recognition
بواسطة: Elzein, Nahla Mohammed, وآخرون
منشور في: (2020)