Klassifikation von multivariaten Zeitreihendaten mit Hilfe einer Activity Recognition Chain basierend auf Machine Learning-Verfahren - Thomas Weigl (2024)
Personenbezogene Daten, die mit Hilfe von Applikationen zur Optimierung und Überwachung eigener Interessen erhoben werden, können im Bereich der Human Activity Recognition wertvolle Erkenntnisse liefern. So ist ein Teilgebiet, welches mit diesen Daten arbeitet, das Quantified Self, eine immer beliebtere Domäne im Bereich des maschinellen Lernens. So können große Datenmengen dazu beitragen sensorgestütze Applikationen zu entwickeln, die in der Lage sind Bewegungen und Aktivitäten von Peronen zu erkennen. In der vorliegenden Arbeit wird mit Daten, welche durch am Körper getragene Sensoren erhoben wurden, eine Sportübung, die Liegestütze, in ihrer Ausführungsqualität untersucht. Hierfür wurden spezielle Sensormodule, ausgestattet mit einem Gyroskop und einem Beschleunigungssensor, am Körper von Probanden angebracht und Sätze von Liegestützen bis zur Erschöpfung von diesen durchgeführt. Für die Verarbeitung dieser temporalen Datenreihen wird ein Long Short-Term Memory eingesetzt, welches in eine Activity Recogition Chain eingebunden wird. Hierfür wird zuerst eine Hyperparameteroptimierung auf den vorliegenden Daten durchgeführt um die besten Konfigurationen zu erhalten. Basierend auf dem Datensatz werden zwei weitere syntetische Datensätze im Preprocessing von diesem abgeleitet. Auf den syntetischen Datensätzen werden dann mit den errechneten Hyperparametern aus den Ursprungsdaten weitere Modelle trainiert. Schlussendlich wird eine Gegenüberstellung der Modelle für die Auswertung der Ergebnisse betrachtet. In den durchgeführten Experimenten konnte eine maximale Genauigkeit der Vorhersage von 93,92% im Trainingsverlauf erreicht werden. Dies zeigt, dass die Ausführungsqualität von Sportübungen durchaus mit Hilfe LSTMs klassifiziert werden können.
Keywords: Activity Recognition Chain; Human Activity Recognition; Neural Networks; Deep Learning; Zeitreihen; LSTM; time series