Анализ поведения по сигналам носимых устройств
Материал из MachineLearning.
Короткий адрес: http://bit.ly/2r3y70F
Содержание |
Проекты
Задача
- Название: Порождение признаков с помощью локально-аппроксимирующих моделей
- Задача: Требуется проверить выполнимость гипотезы о простоте выборки для порожденных признаков. Признаки - оптимальные параметры аппроксимирующих моделей. При этом вся выборка не является простой и требует смеси моделей для ее аппроксимации. Исследовать информативность порожденных признаков - параметров аппроксимирующих моделей, обученных на сегментах исходного временного ряда.
- Данные:
- WISDM (Kwapisz, J.R., G.M. Weiss, and S.A. Moore. 2011. Activity recognition using cell phone accelerometers. ACM SigKDD Explorations Newsletter. 12(2):74–82.), USC-HAD или сложнее. Данные акселерометра (Human activity recognition using smart phone embedded sensors: A Linear Dynamical Systems method, W Wang, H Liu, L Yu, F Sun - Neural Networks (IJCNN), 2014)
- (Временной ряд (библиотека примеров), раздел Accelerometry).
- Литература:
- Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471-1483.[1]
- Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016.URL
- Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483. URL
- Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Метрическое обучение в задачах многоклассовой классификации временных рядов // Информатика и ее применения, 2016, 10(2) : 48-57. URL
- Задаянчук А.И., Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра // Информационные технологии, 2016. URL
- Motrenko A.P., Strijov V.V. Extracting fundamental periods to segment human motion time series // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2016, Vol. 20, No. 6, 1466 - 1476. URL
- Ignatov A., Strijov V. Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer // Multimedia Tools and Applications, 2015, 17.05.2015 : 1-14. URL
- Аникеев Д.А., Пенкин Г.О., Стрижов В.В. Классификация физической активности человека с помощью локальных аппроксимирующих моделей // Информатика и ее применения, 2018, 18(1) : 144-145. [2]
- Isachenko R.V., Bochkarev А.М., Zharikov I.N., Strijov V.V. Feature Generation for Physical Activity Classification // Artificial Intelligence and Decision Making, 2018, 3 : 20-27. [3]
- Базовый алгоритм: Описан в работе Кузнецова, Ивкина.
- Решение: Требуется построить набор локально-аппроксимирующих моделей и выбрать наиболее адекватные.
- Новизна: Создан стандарт построения локально-аппроксимирующих моделей.
- Авторы: С.Д. Иванычев, Р.Г. Нейчев, В.В. Стрижов
Данные, ссылки на коллекции
- Smartphone Dataset for Human Activity Recognition, created 08/2017/
- This dataset contains data from 30 users within the age group of 22-79 years.
- A dataset for behavioral context recognition in-the-wild from mobile sensors, the dataset was collected in 2015-2016.
- This dataset contains data from 60 users.
- Multi sensor-orientation movement data of goats, created 03/2018 3-axis accelerometer,
- high-impact accelerometer, gyroscope, and magnetometer. All sensors were sampled at 100 Hz.
- Generic online animal activity recognition on collar tags, created 09/2017. This dataset contains data from 6 animals.
- “PhysioNet offers free web access to large collections of recorded physiologic signals (PhysioBank) and related open-source software (PhysioToolkit).”
- WISDM
Библиографические коллекции
- https://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2531089
- https://doi.org/10.1007/s10444-016-9483-y
- https://doi.org/10.1007/s00521-015-2039-0
- https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.02.074
- https://academic.oup.com/biostatistics/advance-article/doi/10.1093/biostatistics/kxx070/4788724
- https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.041
- https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.037
- https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.01.002
http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1146&context=robotics
- Aligned Cluster Analysis for Temporal Segmentation of Human Motion
- Feng Zhou, Fernando De la Torre
- Используют kernel k-means для клатеризации сегментов. В качестве расстояния между сегментами берется модификация DTW, Dynamic Time Alignment Kernel (DTAK). Этот вариант расстояния хорош тем, что он является метрикой на временных рядах (удовлетворяет свойству треуголиника, в отличие от DTW). Решается задача оптимизации суммарного расстояния от каждого сегмента до центра кластера методом координатного спуска. Результатом становится разбиение ряда на сегменты и кластеризация сегментов.
- Предлагают решать это все динамическим программированием, разбивая сегменты и находя оптимум на подсегментах. Такое представление позволяет контролировать длину сегмента.
- Еще тут предлагают уменьшить количество обрабатываемых данных (removing redundancy). Говорят, что человек двигается достаточно плавно и все ряды локально линейны, так что какие-то линейные куски можно вообще выбросить. Эта часть мне пока не очень понятна.
- https://doi.org/10.1007/s11063-017-9592-8
- https://web.stanford.edu/~hallac/GGS.pdf
- http://eprints.lse.ac.uk/64863/8/Fryzlewicz_Multiple%20change-point%20detection_2017_published%20LSERO.pdf
- https://doi.org/10.1177/0278364917713116
- https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2703859
- https://doi.org/10.1117/12.2262918
- https://doi.org/10.1145/3014812.3014875
- https://doi.org/10.1145/3056540.3076194
- https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.05.345
- https://doi.org/10.1177/1550147716683687
- https://doi.org/10.1109/35021BIGCOMP.2015.7072841
- https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2997017
- https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.11.045
- http://www.mdpi.com/1424-8220/18/4/1126/htm
- http://www.mdpi.com/1424-8220/18/2/623/htm
- https://doi.org/10.1007/s11042-015-3188-y
- https://doi.org/10.1142/S021951941850015X
- Isachenko R.V., Vladimirova M.R., Strijov V.V. Dimensionality reduction for time series decoding and forecasting problems // DEStech Transactions on Computer Science and Engineering, 2018. Article
- Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016.
- Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483.
- Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Метрическое обучение в задачах многоклассовой классификации временных рядов // Информатика и ее применения, 2016, 10(2) : 48-57.
- Задаянчук А.И., Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра // Информационные технологии, 2016.
- Аникеев Д.А., Пенкин Г.О., Стрижов В.В. Классификация физической активности человека с помощью локальных аппроксимирующих моделей // Информатика и ее применения, 2018, 18(1) : 144-145.
- Motrenko A.P., Strijov V.V. Extracting fundamental periods to segment human motion time series // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2015, PP(99).
- Ignatov A., Strijov V. Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer // Multimedia Tools and Applications, 2015, 17.05.2015 : 1-14. Прочие работы по этой теме тут www.ccas.ru/strijov
- Isachenko R.V., Bochkarev А.М., Zharikov I.N., Strijov V.V. Feature Generation for Physical Activity Classification // Artificial Intelligence and Decision Making, 2018, 3 : 20-27. Article
