Energy efficient smartphone-based activity recognition using fixed-point arithmetic
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/20437
Tipus de documentArticle
Data publicació2013
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper we propose a novel energy efficient approach for the recognition of human activities using smartphones as wearable sensing devices, targeting
assisted living applications such as remote patient activity monitoring for the disabled
and the elderly. The method exploits fixed-point arithmetic to propose a modified
multiclass Support Vector Machine (SVM) learning algorithm, allowing to better pre-
serve the smartphone battery lifetime with respect to the conventional floating-point
based formulation while maintaining comparable system accuracy levels. Experiments
show comparative results between this approach and the traditional SVM in terms of
recognition performance and battery consumption, highlighting the advantages of the
proposed method.
CitacióAnguita, D. [et al.]. Energy efficient smartphone-based activity recognition using fixed-point arithmetic. "Journal of universal computer science", 2013, vol. 19, núm. 9, p. 1295-1314.
ISSN0948-695X
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
jucs_19_09_1295_1314_anguita.pdf | 371,5Kb | Visualitza/Obre |