Erkennung menschlicher Aktivitäten auf Basis von multivariaten Zeitreihendaten mit Hilfe von Deep Learning Verfahren - Robin Müller (2022)
Quantified Self beschreibt das Aufzeichnen von personenbezogenen Daten, die für medizinische und sportliche Zwecke verwendet werden können. Der Bereich der Human Activity Recognition verwendet dabei verschiedene Sensoren, um Daten über menschliche Bewegungen aufzuzeichnen. Diese Daten können anschlieÿend verwendet werden, um eine künstlichen Intelligenz zu trainieren, die in der Lage ist aus den Sensordaten die Bewegungen zu erkennen und korrekt und interpretieren. Diese Arbeit untersucht einen solchen Datensatz, bei dem einfache Bewegungsaktivitäten, wie Sitzen, Stehen oder Gehen kategorisiert werden. Dazu wurden der Beschleunigungssensor und das Gyroskop eines Smartphones, das an einem Gürtel getragen wurde, aufgezeichnet und in Zeitschritten einzelnen Bewegungsaktivitäten zugeordnet. Da es sich bei den Daten um Zeitreihendaten handelt, setzt diese Arbeit ein rekurrentes neuronales Netz, speziell ein Long Short-Term Memory (LSTM) ein. Mit Hilfe des LSTMs wird ein Modell auf dem Datensatz trainiert, das in der Lage ist den zeitlichen Kontext der Datenpunkte zu berücksichtigen. Es wird erwartet, dass diese zusätzliche betrachtete Dimension dem LSTM einen Vorteil gegenüber anderen Methoden bei der Erkennung der Bewegungsaktivitäten bietet. Um das Ergebnis dieser Arbeit zu bewerten, wird das ntwickelte Modell mit den Ergebnissen anderer Arbeiten verglichen, die ebenso Modelle für den gleichen Datensatz trainierten. Die Experimente dieser Arbeit konnten eine Erkennungsrate von bis zu 98,46% erzielen. Damit zeigt das Modell einen erkennbaren Vorteil gegenüber anderen State-of-the-Art Modellen, die eine Genauigkeit von bis zu 97,70% erreichen. Die Experimente zeigen außerdem, dass die Betrachtung des zeitlichen Kontexts einen positiven Effekt hervorbringt. Damit kommt diese Arbeit zu dem Schluss, dass LSTMs ein vielversprechendes Verfahren für die Erkennung menschlicher Bewegungsaktivitäten auf dem verwendeten Datensatz sind.
Keywords: Machine Learning; Deep Learning; Neural Network; Long Short-Term Memory