Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Physical violence detection with movement sensors

Ye, Liang; Wang, Le; Wang, Peng; Ferdinando, Hany; Seppänen, Tapio; Alasaarela, Esko (2018-10-12)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2020042822800.pdf (308.7Kt)
nbnfi-fe2020042822800_meta.xml (43.94Kt)
nbnfi-fe2020042822800_solr.xml (37.64Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00557-3_20

Ye, Liang
Wang, Le
Wang, Peng
Ferdinando, Hany
Seppänen, Tapio
Alasaarela, Esko
Springer Nature
12.10.2018

Ye L., Wang L., Wang P., Ferdinando H., Seppänen T., Alasaarela E. (2018) Physical Violence Detection with Movement Sensors. In: Meng L., Zhang Y. (eds) Machine Learning and Intelligent Communications. MLICOM 2018. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, vol 251. Springer, Cham

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© ICST Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering 2018. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Machine Learning and Intelligent Communications Third International Conference, MLICOM 2018, Hangzhou, China, July 6-8, 2018, Proceedings. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00557-3_20.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1007/978-3-030-00557-3_20
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020042822800
Tiivistelmä

Abstract

With the development of movement sensors, activity recognition becomes more and more popular. Compared with daily-life activity recognition, physical violence detection is more meaningful and valuable. This paper proposes a physical violence detecting method. Movement data of acceleration and gyro are gathered by role playing of physical violence and daily-life activities. Time domain features and frequency domain ones are extracted and filtered to discribe the differences between physical violence and daily-life activities. A specific BPNN trained with the L-M method works as the classifier. Altogether 9 kinds of activities are involved. For 9-class classification, the average recognition accuracy is 67.0%, whereas for 2-class classification, i.e. activities are classified as violence or daily-life activity, the average recognition accuracy reaches 83.7%.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38699]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen