Mostra el registre d'ítem simple
Energy efficient smartphone-based activity recognition using fixed-point arithmetic
dc.contributor.author | Anguita, Davide |
dc.contributor.author | Ghio, Alessandro |
dc.contributor.author | Oneto, Luca |
dc.contributor.author | Llanas Parra, Francesc Xavier |
dc.contributor.author | Reyes Ortiz, Jorge Luis |
dc.contributor.other | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial |
dc.date.accessioned | 2013-10-22T09:20:50Z |
dc.date.available | 2013-10-22T09:20:50Z |
dc.date.created | 2013 |
dc.date.issued | 2013 |
dc.identifier.citation | Anguita, 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. |
dc.identifier.issn | 0948-695X |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/20437 |
dc.description.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. |
dc.format.extent | 20 p. |
dc.language.iso | eng |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Enginyeria del software |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Robòtica |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica::Bioinformàtica |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Sistemes d'informació::Interacció home-màquina |
dc.subject.lcsh | Support vector machines |
dc.subject.lcsh | Human activity recognition |
dc.subject.lcsh | Smartphones |
dc.subject.lcsh | Energy consumption |
dc.subject.lcsh | Human-machine systems--Mathematical models |
dc.subject.lcsh | Arithmetic--Software |
dc.subject.other | Activity recognition Assisted healthcare Energy efficiency Fixed-point arithmetic Remote monitoring Smartphones SVM |
dc.title | Energy efficient smartphone-based activity recognition using fixed-point arithmetic |
dc.type | Article |
dc.subject.lemac | Sistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge |
dc.subject.lemac | Aprenentatge automàtic |
dc.subject.lemac | Telèfons intel·ligents -- Programació |
dc.subject.lemac | Interacció persona-ordinador -- Innovacions tecnològiques |
dc.contributor.group | Universitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement |
dc.description.peerreviewed | Peer Reviewed |
dc.relation.publisherversion | http://www.jucs.org/jucs_19_9/energy_efficient_smartphone_based/jucs_19_09_1295_1314_anguita.pdf |
dc.rights.access | Open Access |
local.identifier.drac | 12796835 |
dc.description.version | Postprint (published version) |
local.citation.author | Anguita, D.; Ghio, A.; Oneto, L.; Llanas, F.; Reyes, J. |
local.citation.publicationName | Journal of universal computer science |
local.citation.volume | 19 |
local.citation.number | 9 |
local.citation.startingPage | 1295 |
local.citation.endingPage | 1314 |
Fitxers d'aquest items
Aquest ítem apareix a les col·leccions següents
-
Articles de revista [1.391]
-
Articles de revista [95]