Existing human activity recognition systems detect activities through devices such as wearable sensors and cameras. However, these methods require additional devices and costs, especially for cameras, which cause privacy issue. Using WiFi signals that are already installed can solve this problem. In this paper, we propose a CNN-based human activity recognition system using channel state information of WiFi signals, and present results of designing and implementing accelerated hardware structures. The system defined four possible behaviors during studying in indoor environments, and classified the channel state information of WiFi using convolutional neural network (CNN), showing and average accuracy of 91.86%. In addition, for acceleration, we present the results of an accelerated hardware structure design for fully connected layer with the highest computation volume on CNN classifiers. As a result of performance evaluation on FPGA device, it showed 4.28 times faster calculation time than software-based system.
The Quality of human living depends on the environmental quality of the region sustaining the life. The environmental deterioration of the modern society is due to mechanical environmentalism. For the better quality of the life, The changes of recognition and attitude on the environments are required. These changes of mind are also important in environmental education for teenagers. The 7th national curriculum, officially anounced December 1998, focuses on the change of attitude to environments and practical behavior in real life for “Environments”, the environmental education curriculum in middle school. Basic elements of the curriculum are cultivation of the pro-environmental thinking, multi-levelling of teaching materials and methods, and encouraging of student participating activity. Actually, the curriculum construction is composed of stepped-levelling of teaching and learning, reasonable contents volume, encouraging of student practice, and suggesting of evaluation standards of textbook writing. Three main subjects of environmental education for middle school consist of (1) man and environment, (2) recognition of environmental problem, and (3) protection activity for environment. Methodology of environmental education can include multi-disciplinary approaches, variable teaching methods, and continuing evaluation of student practice and participation attitude. Environmental education for teenagers relating to the 7th national curriculum focuses on recognition of the environmental problems and practice activity in daily life. The recognition includes considering relationship of human life to environment, solving environmental problems in regional context, and development of comprehensive understanding concept of the environments. For the practice education, variable teaching methods, such as field survey and application of multi-media, are needed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3599-3619
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2019
In human activity recognition system both static and motion information play crucial role for efficient and competitive results. Most of the existing methods are insufficient to extract video features and unable to investigate the level of contribution of both (Static and Motion) components. Our work highlights this problem and proposes Static-Motion fused features descriptor (SMFD), which intelligently leverages both static and motion features in the form of descriptor. First, static features are learned by two-stream 3D convolutional neural network. Second, trajectories are extracted by tracking key points and only those trajectories have been selected which are located in central region of the original video frame in order to to reduce irrelevant background trajectories as well computational complexity. Then, shape and motion descriptors are obtained along with key points by using SIFT flow. Next, cholesky transformation is introduced to fuse static and motion feature vectors to guarantee the equal contribution of all descriptors. Finally, Long Short-Term Memory (LSTM) network is utilized to discover long-term temporal dependencies and final prediction. To confirm the effectiveness of the proposed approach, extensive experiments have been conducted on three well-known datasets i.e. UCF101, HMDB51 and YouTube. Findings shows that the resulting recognition system is on par with state-of-the-art methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
With a widespread of sensor-rich mobile devices, the analysis of human activities becomes more general and simpler than ever before. In this paper, we propose two deep neural networks that efficiently and accurately perform human activity recognition (HAR) using tri-axial accelerometers. In combination with powerful modern deep learning techniques like batch normalization and LSTM networks, our model outperforms baseline approaches and establishes state-of-the-art results on WISDM dataset.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
Human activities recognition is a challenging task due to its complexity of human movements and the variety performed by different subjects for the same action. This paper presents a recognition algorithm by using skeleton information generated from depth maps. Concatenating motion features and temporal constraint feature produces feature vector. Reducing dictionary scale proposes an improved fast classifier based on sparse representation. The developed method is shown to be effective by recognizing different activities on the UTD-MHAD dataset. Comparison results indicate superior performance of our method over some existing methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.129-138
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2022
With the increasing reliance of computing systems in our everyday life, there is always a constant need to improve the ways users can interact with such systems in a more natural, effective, and convenient way. In the initial computing revolution, the interaction between the humans and machines have been limited. The machines were not necessarily meant to be intelligent. This begged for the need to develop systems that could automatically identify and interpret our actions. Automatic gesture recognition is one of the popular methods users can control systems with their gestures. This includes various kinds of tracking including the whole body, hands, head, face, etc. We also touch upon a different line of work including Brain-Computer Interface (BCI), Electromyography (EMG) as potential additions to the gesture recognition regime. In this work, we present an overview of several applications of automated gesture recognition systems and a brief look at the popular methods employed.
In this paper, a human activity regeneration (HAR) system based on multiple input multiple output frequency modulation continuous wave (MIMO FMCW) radar was designed and implemented. Using point cloud data from MIMO radar sensors has advantages in terms of privacy, safety, and accuracy. For the implementation of the HAR system, a customized neural network based on PointPillars and depthwise separate convolutional neural network (DS-CNN) was developed. By processing high-resolution point cloud data through a lightweight network, high accuracy and efficiency were achieved. As a result, the accuracy of 98.27% and the computational complexity of 11.27M multiply-accumulates (Macs) were achieved. In addition, the developed neural network model was implemented on Raspberry-Pi embedded system and it was confirmed that point cloud data can be processed at a speed of up to 8 fps.
Rao, D. Surendra;Potturu, Sudharsana Rao;Bhagyaraju, V
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.97-108
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2022
The video-assisted human action recognition [1] field is one of the most active ones in computer vision research. Since the depth data [2] obtained by Kinect cameras has more benefits than traditional RGB data, research on human action detection has recently increased because of the Kinect camera. We conducted a systematic study of strategies for recognizing human activity based on deep data in this article. All methods are grouped into deep map tactics and skeleton tactics. A comparison of some of the more traditional strategies is also covered. We then examined the specifics of different depth behavior databases and provided a straightforward distinction between them. We address the advantages and disadvantages of depth and skeleton-based techniques in this discussion.
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