Utilisation des Random Forests pour la reconnaissance d'activité humaine: une étude complète avec le jeu de données d'Opportunity

Résumé : Un grand nombre de recherches existent pour la reconnaissance d'activité humaine. Cependant, la plupart d'entre elles utilisent un ensemble statique et immuable de capteurs connus par avance. Cette approche ne fonctionne pas lorsqu'elle est appliquée à un système ubiquitaire, car nous ne connaissons alors pas par avance quels capteurs seront disponibles dans l'environnement de l'utilisateur. C'est pourquoi nous considérons ici une approche opportuniste où chaque capteur est entrainé individuellement et capable d'apporter sa propre connaissance. Nous considérons toutes les étapes de la chaîne de reconnaissance d'activité et nous montrons comment ce processus peut être amélioré à chacune de ces étapes. Plus précisément, nous prenons en compte les étapes telles que le prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques et l'apprentissage. Nous proposons également d'évaluer à la fois l'efficacité des Random Forests (RF) pour entrainer des capteurs et la robustesse de la fusion des résultats basée sur le vote à la majorité en comparant les résultats obtenus à ceux du projet Opportunity. Nous montrons ainsi que les RF donnent de meilleurs résultats plus robustes que les algorithmes d'apprentissage testés par Opportunity.
Type de document :
Communication dans un congrès
UbiMob: 11èmes journées francophones Mobilité et Ubiquité, Jul 2016, Lorient, France. 2016


https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01337703
Contributeur : Stéphane Lavirotte <>
Soumis le : lundi 27 juin 2016 - 14:39:19
Dernière modification le : jeudi 30 juin 2016 - 01:04:40

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Ubimob_FR.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01337703, version 1

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Luis Gioanni, Christel Dartigues-Pallez, Stéphane Lavirotte, Jean-Yves Tigli. Utilisation des Random Forests pour la reconnaissance d'activité humaine: une étude complète avec le jeu de données d'Opportunity. UbiMob: 11èmes journées francophones Mobilité et Ubiquité, Jul 2016, Lorient, France. 2016. <hal-01337703>

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