我院殷亚凤老师课题组近期在人体动作识别领域取得新进展:首次系统性地探讨了基于移动设备的人体动作识别技术的研究进展,包括研究挑战、当前现状、发展趋势、开放性问题等,旨在提升人体动作识别领域的关注度并促进该领域的深入研究。
A Systematic Review of Human Activity Recognition based on Mobile Devices: Overview, Progress and Trends. 由于感知、计算、通信和存储能力不断增强,移动设备(如智能手机、智能手表、智能眼镜)已经无处不在,并成为人们日常生活中不可或缺的一部分。到目前为止,移动设备已被用于多种应用,如运动评估、日常生活监测、人机交互、用户认证等。在这些应用中,人体动作识别是它们背后的核心技术。具体而言,人体动作识别技术旨在根据移动设备的内置传感器获取与人体动作相关的传感器数据,然后采用适当的识别方法基于传感器数据推断出动作类型。在过去的二十年,有关人体动作识别技术的研究日益增长。现如今,新的挑战和机遇正在出现,尤其是基于移动设备的人体动作识别技术。因此,该工作系统性地回顾了基于移动设备的人体动作识别技术的研究历程,旨在推进该领域的后续研究。首先,该工作概述了基于移动设备的人体动作识别技术,包括基本原理、主要组成部分和研究挑战。其次,该工作从各个主要方面系统性地回顾和分析了基于移动设备的人体动作识别技术的研究进展,包括人体动作、传感器数据、数据预处理、识别方法、评估标准和应用案例。最后,该工作探讨了基于移动设备的人体动作识别技术在未来的研究中一些有前景的趋势。
该项研究工作已于IEEE Communications Surveys and Tutorials(通信领域顶级期刊之一,影响因子35.6,IEEE影响因子最高的期刊)上发表。欢迎对该研究工作感兴趣的学术同行来信交流:yafeng@nju.edu.cn.