Adaptive mobile activity recognition system with evolving data streams

Mobile activity recognition focuses on inferring current user activities by leveraging sensory data available on today׳s sensor rich mobile phones. Supervised learning with static models has been applied pervasively for mobile activity recognition. In this paper, we propose a novel phone-based dynam...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 150; s. 304 - 317
Hlavní autoři:	Abdallah, Zahraa Said, Gaber, Mohamed Medhat, Srinivasan, Bala, Krishnaswamy, Shonali
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 20.02.2015
Témata:	Active learning Activity recognition Data transmission Dynamical systems Dynamics Evolution Incremental learning Learning Mobile application Real time Recognition Stream mining Streams Ubiquitous computing Activity recognition Ubiquitous computing Incremental learning Mobile application Stream mining Active learning
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!