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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Human Activity Recognition from Wireless Sensor Network Data: Benchmark and Software

verfasst von : T. L. M. van Kasteren, G. Englebienne, B. J. A. Kröse

Erschienen in: Activity Recognition in Pervasive Intelligent Environments

Verlag: Atlantis Press

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Although activity recognition is an active area of research no common benchmark for evaluating the performance of activity recognition methods exists. In this chapter we present the state of the art probabilistic models used in activity recognition and show their performance on several real world datasets. Our results can be used as a baseline for comparing the performance of other pattern recognition methods (both probabilistic and non-probabilistic). The datasets used in this chapter are made public, together with the source code of the probabilistic models used.

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Metadaten
Titel
Human Activity Recognition from Wireless Sensor Network Data: Benchmark and Software
verfasst von
T. L. M. van Kasteren
G. Englebienne
B. J. A. Kröse
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Atlantis Press
DOI
https://doi.org/10.2991/978-94-91216-05-3_8

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