Resumen

El reconocimiento de la actividad humana relacionada con el movimiento mediante el uso de sensores portátiles puede hacer posible varias aplicaciones cotidianas útiles. Hasta ahora, la mayoría de los estudios lo ven como un problema de clasificación matemática independiente sin tener en cuenta la naturaleza física y la información temporal de los movimientos humanos. En consecuencia, sufren las dependencias de los datos y se encuentran con la maldición de la dimensión y el problema del sobreajuste. Sus modelos son difíciles de entender intuitivamente. Dado un conjunto específico de movimientos, si se pudiera obtener manualmente un conocimiento estructurado del dominio, se podría utilizar para reconocer mejor ciertos movimientos. En este estudio, partimos de un profundo análisis de las propiedades físicas naturales y de las posibilidades de transformación temporal recurrente de los movimientos humanos y, a continuación, proponemos un útil modelo de árbol de decisión basado en el conocimiento previo de la transformación recurrente (RT-PKDT) para el reconocimiento de movimientos humanos específicos. RT-PKDT utiliza la información temporal y el método de clasificación jerárquica, aprovechando al máximo los datos de flujo de los sensores y el conocimiento humano para compensar la posible insuficiencia de datos. Los resultados del experimento indican que el método propuesto tiene un rendimiento superior a los adoptados en trabajos relacionados, como SVM, redes neuronales BP y red bayesiana, obteniendo una precisión del 96,68%.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:movimiento humano, información temporal, árbol de decisión basado, propiedad física natural, transformación recurrente previa, problema de clasificación matemática, posibilidad de transformación recurrente, transformación recurrente útil, maldición de las dimensiones, conocimiento previo de la transformación
• Keywords:human motion, temporal information, based decision tree, natural physical property, recurrent transformation prior, mathematical classification problem, recurrent transformation possibility, useful recurrent transformation, curse of dimensions, transformation prior knowledge