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Dispositivos móveis e vestíveis possibilitaram inúmeras aplicações, incluindo rastreamento de atividades, monitoramento de bem-estar e interação humano-computador, que medem e melhoram nossas vidas diárias. Muitas dessas aplicações são viabilizadas pelo uso da rica coleção de sensores de baixo consumo encontrados em muitos dispositivos móveis e vestíveis para realizar o reconhecimento de atividades humanas (HAR). Recentemente, o aprendizado profundo avançou significativamente os limites do HAR em dispositivos móveis e vestíveis. Este artigo categoriza e resume sistematicamente o trabalho existente que introduz métodos de aprendizado profundo para HAR baseado em vestíveis e fornece uma análise abrangente dos avanços atuais, tendências em desenvolvimento e principais desafios. Também apresentamos fronteiras de ponta e direções futuras para HAR baseado em aprendizado profundo.
Zhang et al. (Sun,) estudaram essa questão.