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扩散模型合成数据预训练提升活动识别
针对人体活动识别中饮食类少数类表现不佳的问题，作者用扩散模型生成合成传感器数据窗口，对 CABiGRU 采用「合成预训练 + 真实微调」两阶段策略。在 DEO 数据集上平衡准确率达 90.6%，优于强监督基线。
arXiv cs.LG28 天前
#人体活动识别
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通用模型做人体活动识别的特征局限
论文用固定通用概率决策模型 Jev，在 WISDM、UCI341、PAMAP2 三个数据集的 1800 个平衡加速度窗口上测试免训练人体活动识别。Jev 最强表征的 macro-F1 仅 0.038-0.118，远低于监督模型的 0.686-0.907；增加数值特征反而降低识别率，概率校准也不可靠…
arXiv cs.AI33 天前
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养老护理智能鞋垫人体活动识别
论文提出无线智能鞋垫平台与机器学习流程，从足底压力与惯性信号识别坐、站、走及不稳定行走四种状态。每只鞋垫集成 16 个压力传感点与六维 IMU，采集 15 名健康成人数据。在参与者独立交叉验证下，直方图梯度提升（HGB）左右脚宏 F1 分别达 0.954 与 0.959，双侧传感达 0.980，为…
arXiv cs.LG45 天前
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研究对比经典机器学习与深度学习在传感器人体活动识别表现
研究在 UCI-HAR 与 KU-HAR 两个公开数据集上，对四种经典机器学习与四种深度学习模型做受控对比，覆盖加速度计、陀螺仪及组合模态。结果显示深度学习并未稳定胜出，KU-HAR 上 LightGBM 的 macro-F1 达 0.857 高于最优深度学习模型。研究强调分组感知评估协议对结果影…
arXiv cs.LG13 天前