Human Activity Recognition: Approaches, Datasets, Applications, and Challenges

Das Kapitel befasst sich mit Human Activity Recognition (HAR), einem entscheidenden Aspekt des Internets der Dinge (IoT), wobei der Schwerpunkt auf der Klassifizierung menschlicher Bewegungen mittels Sensoren und maschinellem Lernen liegt. Es beginnt mit der Einführung der Bedeutung von HAR und seiner verschiedenen Anwendungen wie Gesundheitsüberwachung, Sicherheitsüberwachung und Smart-Home-Technologien. Das Kapitel untersucht dann verschiedene Ansätze für HAR, einschließlich sensorischer, visionsbasierter und multimodaler Techniken, wobei die Fortschritte beim maschinellen Lernen und bei den Deep-Learning-Algorithmen hervorgehoben werden. Außerdem werden mehrere öffentlich zugängliche Datensätze diskutiert, die für die Ausbildung dieser Algorithmen verwendet werden, wie etwa UCI-HAR und WISDM. Darüber hinaus befasst sich das Kapitel mit den Herausforderungen, vor denen HAR steht, einschließlich der Bereitstellung von Sensoren, der Extraktion von Features und Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre. Dieses Kapitel bietet eine detaillierte Analyse des aktuellen Zustands und der zukünftigen Aussichten der HAR und ist daher eine wichtige Ressource für Fachleute, die dieses sich rasch entwickelnde Gebiet verstehen und voranbringen wollen.