使用可穿戴传感器的人类活动识别调查

提供关于人们活动和行为的准确和及时信息是普适计算中的一项重要任务。可以想象无数应用场景，例如医疗、安全、娱乐和战术情境。尽管人类活动识别（HAR）已经是一个活跃的领域超过十年，但仍有一些关键方面，如果得到解决，将显著改变人们与移动设备的互动方式。本文调查了基于可穿戴传感器的HAR的最新进展。首先介绍了一个通用架构，并描述了任何HAR系统的主要组件。我们还根据学习方法（有监督或半监督）和响应时间（离线或在线）提出了一个两级分类法。然后，讨论了主要问题和挑战，以及每个问题的主要解决方案。对二十八个系统在识别性能、能耗、干扰性和灵活性等方面进行了定性评估。最后，我们提出了一些开放性问题和想法，因其高度相关性，应该在未来研究中予以解决。