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2011 | OriginalPaper | Chapter

Generic Performance Metrics for Continuous Activity Recognition

Authors : Albert Hein, Thomas Kirste

Published in: KI 2011: Advances in Artificial Intelligence

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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For evaluating activity recognition results still classical error metrics like

Accuracy

,

Precision

, and

Recall

are being used. They are well understood and widely accepted but entail fundamental problems: They can not handle fuzzy event boundaries, or parallel activities, and they over-emphasize decision boundaries. We introduce more generic performance metrics as replacement, allowing for soft classification and annotation while being backward compatible. We argue that they can increase the expressiveness and still allow more sophisticated methods like event and segment analysis.

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Metadata
Title
Generic Performance Metrics for Continuous Activity Recognition
Authors
Albert Hein
Thomas Kirste
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24455-1_13

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