| Título : |
Human Activity Sensing : Corpus and Applications |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Kawaguchi, Nobuo, ; Nishio, Nobuhiko, ; Roggen, Daniel, ; Inoue, Sozo, ; Pirttikangas, Susanna, ; Van Laerhoven, Kristof, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XII, 250 p. 140 ilustraciones, 98 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-13001-5 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Microprogramación Estructuras de control y microprogramación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Application software Procesamiento de datos La interacción persona-ordenador Interfaces de usuario (sistemas informáticos) Minería de datos y descubrimiento de conocimientos |
| Índice Dewey: |
5.437 |
| Resumen: |
El reconocimiento de actividad se ha convertido en un campo de investigación desafiante y de alto impacto, ya que en los últimos años se han introducido sensores más pequeños y potentes en dispositivos de consumo generalizados. La validación de técnicas y algoritmos requiere corpus de actividad humana a gran escala y métodos mejorados para reconocer las actividades y los contextos en los que ocurren. Este libro aborda los desafíos de diseñar experimentos válidos y reproducibles, ejecutar campañas de recopilación de conjuntos de datos a gran escala, diseñar métodos de reconocimiento de actividad y contexto que sean sólidos y adaptables, y evaluar sistemas de reconocimiento de actividad en el mundo real con usuarios reales. |
| Nota de contenido: |
Optimizing of the Number and Placements of Wearable IMUs for Automatic Rehabilitation Recording -- Identifying Sensors via Statistical Analysis of Body-Worn Inertial Sensor Data -- Compensation Scheme for PDR using Component-wise Error Models -- Towards the Design and Evaluation of Robust Audio-Sensing Systems -- A Wi-Fi Positioning Method Considering Radio Attenuation of Human Body -- Drinking gesture recognition from poorly annotated data: a case study -- Understanding how Non-experts Collect and Annotate Activity Data -- MEASURed: Evaluating Sensor-based Activity Recognition Scenarios by Simulating Accelerometer Measures from Motion Capture -- Benchmark performance for the Sussex-Huawei locomotion and transportation recognition challenge 2018 -- Effects of Activity Recognition Window Size and Time Stabilization in the SHL Recognition Challenge. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Human Activity Sensing : Corpus and Applications [documento electrónico] / Kawaguchi, Nobuo, ; Nishio, Nobuhiko, ; Roggen, Daniel, ; Inoue, Sozo, ; Pirttikangas, Susanna, ; Van Laerhoven, Kristof, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XII, 250 p. 140 ilustraciones, 98 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-13001-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |  |
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