Multi-Sensor Activity Context Detection for Wearable Computing

Nicky Kern,Bernt Schiele,and Albrecht Schmidt
自動的に装着式のセンサーを使用することがユーザーに必要で、体の上に分布している複数の加速度センサーを、軽量、小型で安価し使用することで、人間の活動を発生した場所で測定するため、この文章には作者がセンサーを配置する方法と、コンテキスト情報を抽出するためにハードウェアプラットフォームを提出する。全体的な人間活動や特設の運動に着用できる加速度の認識のセンサーは新しい問題ではなく、実際の問題は全体的な人間の活動や特設の運動を抽出することである。から作者が実際の環境で活動のデータを記録すると認識する装着式のセンサーのアプリケーションを創建する。ベイズの定理

Ｐ(a)　 n
（ Ｐ(a|x) ＝ ─── �堯。�(Xi|a)　）
　　　　　　　 Ｐ(x)　i＝１　　　　　　　　　　　　
で可能性を計算し出す。試験で複合的なセンサーの結合はセンサーの認識性が増強される。複合的なセンサーは、より複雑な人間の活動において、有用性だけではなく、良い認識性である。
　あといろいろな問題がある。例えば認識に使用されたものの特徴と認識の方法は提出されるべきだ、より複雑の活動は研究されるべきだ。
　この文章には複合性的センサーがわっかた。人間の活動には単一の物理では記述できない、複合量である、数値で記述できず、状態を記述する言語情報であることが多い、個体差が大きい。せんさー技術の立場から見ると、単一のセンサーによる信号変換では情報が十分に得られないどとを示してある、1個の個体について、の情報は大きな母集団のサンプル値にすぎず、全体を把握するには統計的な扱いが必要であることを示唆してある。