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人类活动识别：基于UCI HAR数据集的机器学习应用

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简介：
本研究利用UCI HAR数据集进行机器学习分析，旨在提升对人类日常活动中动作行为的精准识别能力，为智能生活提供技术支持。 在UCI HAR数据集上使用机器学习进行人类活动识别。

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  • 人类活动识别：基于UCI HAR数据集的机器学习应用
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    本研究利用UCI HAR数据集进行机器学习分析，旨在提升对人类日常活动中动作行为的精准识别能力，为智能生活提供技术支持。 在UCI HAR数据集上使用机器学习进行人类活动识别。
     
  • LSTM-CNN模型在HAR中的应用：用于人类活动识别
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    本研究提出了一种结合LSTM和CNN优势的混合模型，专门应用于人体活动识别（HAR），显著提升了识别精度与效率。 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型的第一个可穿戴数据集包含了30位受试者的记录，在进行日常生活（ADL）活动中佩戴腰部安装式智能手机的同时被采集下来。每位参与者都在腰间携带了一部三星Galaxy S II手机，并进行了六项特定任务，从设备中的嵌入式加速度计和陀螺仪以50Hz的固定频率捕获了3轴线性加速度及3轴角速度的数据。 标签是通过视频记录下来的，传感器信号经过噪声滤波器预处理后，在2.56秒的时间窗口（128个读数/窗口）以及50%重叠的情况下进行采样。从每个时间窗中计算了时域和频域的变量，从而生成了一个包含561个特征向量的数据集。 另一个可穿戴数据集则记录了十名志愿者在执行十二项常见活动期间的身体运动及生命体征信息。放置于胸部、右手腕以及左脚踝上的传感器分别测量身体不同部位所经历的加速度、角速率和磁场方向，而置于胸部位置的传感器还提供了心电图（ECG）的数据记录功能。
     
  • 人类活动识别(HAR)中的深度神经网络应用
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    本文探讨了深度神经网络在人类活动识别（HAR）领域的应用，分析其优势和挑战，并展望未来的发展趋势。 哈尔使用深度神经网络进行人类活动识别（HAR）。
     
  • 基于智能手机的人类活动识别数据集
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    本数据集通过智能手机传感器收集人类日常活动信息，涵盖多种场景与行为模式，旨在促进智能生活研究与发展。 类活动识别数据库是基于30名受试者的记录建立的，在进行日常生活活动（ADL）期间，他们携带了一个嵌入式惯性传感器的腰装智能手机。数据集中的每条记录提供以下信息：加速度计三轴加速度（总加速度）和估计的身体加速度；陀螺仪三轴角速度；包含时域和频域变量的561特征向量；活动标签以及参与实验主体的身份标识符。该实验在30名年龄介于19至48岁的志愿者中进行，每个人都在腰间佩戴了三星Galaxy S II智能手机，并进行了六项不同活动（行走、上楼、下楼、坐立、站立和躺卧）。
     
  • UCI-HAR-Dataset：UCI 数据集
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    UCI-HAR-Dataset是由University of California, Irvine提供的一个数据集，用于人体活动识别研究，包含穿戴传感器收集的与六种日常活动相关的时间序列数据。 ### 人类活动识别使用智能手机数据集 #### 作者：Coursera2015（获取和清理数据，2015 年 1 月） 将存储库 UCI-HAR-Dataset 克隆到您的个人资料中： ``` $ git clone https://github.com/Coursera2015/UCI-HAR-Dataset ``` 进入目录 UCI-HAR-Dataset，将其设置为您的工作目录。运行脚本 run_analysis.R 。该脚本使用“data”文件夹中的数据文件，并将整洁的数据集导出到名为 data_fin.txt 的文件中。
     
  • smartphone-dataset: 基于智能手机数据集的人类活动识别
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    Smartphone-Dataset项目利用来自智能手机的数据集来分析和识别人类日常活动中包含的各种模式。该资源提供了丰富的传感器记录，如加速度计、陀螺仪等信息，支持研究人员在人机交互领域开展深入研究。 为了使用智能手机数据集进行人类活动识别，请确保输入数据已放置在您的工作目录中。下载并解压缩文件后，“UCI HAR Dataset”目录应出现在工作目录内。此脚本依赖于plyr库，并假设该库已经安装完成。此外，脚本已在R版本3.2.1上进行了测试。
     
  • 基于UCI数据集的机器学习分类算法实践
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    本项目通过分析UCI数据集，运用多种机器学习分类算法进行模型训练与评估，旨在探索最佳分类效果及算法应用。 本项目旨在通过KNN、朴素贝叶斯和决策树三种经典机器学习算法进行分类实战。所使用的数据集包括breast cancer, iris和wine，这些数据均来自UCI数据库。项目涵盖了数据预处理、划分及加载步骤，并详细介绍了这三种算法的实现过程、训练方法以及性能测评。在测评阶段采用了十折交叉验证技术，并以F1 Score作为主要评估指标。
     
  • UCI-HAR-Dataset数据分析集
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    UCI-HAR-Dataset是一个广泛用于人体活动识别的研究数据集，包含了从手机传感器收集到的与六种日常活动相关的测量值，旨在促进穿戴式传感技术在健康领域的应用研究。 这是来自Coursera的“获取和清理数据”课程项目的存储库。有关数据的信息可以在CodeBook.md文件中找到。R代码用于创建一个包含原始数据中的每个活动和主题变量平均值的新整洁数据集。下载并解压数据到R工作目录下的data目录后，运行 R 代码 run_analysis.R 或获取它。这将生成名为“FinalData.txt”的文本段落件，即所需的数据集。
     
  • Har-with-IMU-Transformer: 基于中间件的人体活动与变压器识别
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    Har-with-IMU-Transformer 是一种创新的方法，结合了IMU传感器数据和Transformer模型，用于精准地识别人体运动活动。该方法通过引入中间层处理机制来优化数据的提取和分析过程，旨在提高人体动作识别系统的准确性和效率。 该存储库提供了使用Transformers增强基于惯性的人类活动识别方法的官方PyTorch实现。 我们提出了一种通用框架，用于基于惯性的Transformer编码器架构来完成人类活动识别任务。此框架利用移动设备上的惯性传感器收集的数据随时间进行学习，并应用于智能手机位置识别和人类活动识别等任务。 所提出的使用Transformers的方法是首个针对此类任务的实施方法，在多个数据集上显示出一致改进的效果。 我们的模型架构（IMU-Transformer）如下所示： 该存储库支持基于惯性的深度学习模型训练与测试，这些模型采用来自运动传感器的数据并对各种人类活动进行分类。我们提供了两种模式的支持。
     
  • UCI-HAR-Dataset：UCI-HAR数据的预处理
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    本项目专注于UCI-HAR数据集的预处理工作，旨在通过清洗和转换原始传感器数据，为人类活动识别研究提供高质量的数据支持。 UCI-HAR 数据集的原始数据及其项目描述可以从相关网站获取。该数据集包含了从Samsung Galaxy S智能手机上的加速度计收集的数据。 提供的Python脚本用于将原始数据转换为最终整齐的数据集，具体操作如下： 1. 合并训练和测试集合以创建一个统一的数据集。 2. 提取每个测量的均值（mean）和标准差（standard deviation），忽略其他非统计特征的测量值。 3. 使用描述性的活动名称来命名数据集中各项活动，并用适当的变量名标记整个数据集。 依据上述步骤处理后的数据，会创建一个独立且整洁的数据集合。该集合中包含每个活动中各个主体每项变量的平均值信息。