|
|
Learning discriminative models from structured multi-sensor data for human context recognition |
|---|---|
| Author: | Suutala, Jaakko1,2,3 |
| Organizations: |
1University of Oulu Graduate School 2University of Oulu, Faculty of Technology, Department of Computer Science and Engineering 3University of Oulu, Infotech Oulu |
| Format: | ebook |
| Version: | published version |
| Access: | open |
| Online Access: | PDF Full Text (PDF, 2.4 MB) |
| Persistent link: | http://urn.fi/urn:isbn:9789514298493 |
| Language: | English |
| Published: |
Oulu : University of Oulu,
2012
|
| Publish Date: | 2012-06-17 |
| Thesis type: | Doctoral Dissertation |
| Defence Note: | Academic dissertation to be presented with the assent of the Doctoral Training Committee of Technology and Natural Sciences of the University of Oulu for public defence in Auditorium TS101, Linnanmaa, on 27 June 2012, at 12 noon |
| Tutor: |
Professor Juha Röning |
| Reviewer: |
Professor Roderick Murray-Smith Professor Gerhard Tröster |
| Description: |
AbstractIn this work, statistical machine learning and pattern recognition methods were developed and applied to sensor-based human context recognition. More precisely, we concentrated on an effective discriminative learning framework, where input-output mapping is learned directly from a labeled dataset. Non-parametric discriminative classification and regression models based on kernel methods were applied. They include support vector machines (SVM) and Gaussian processes (GP), which play a central role in modern statistical machine learning. Based on these established models, we propose various extensions for handling structured data that usually arise from real-life applications, for example, in a field of context-aware computing. We applied both SVM and GP techniques to handle data with multiple classes in a structured multi-sensor domain. Moreover, a framework for combining data from several sources in this setting was developed using multiple classifiers and fusion rules, where kernel methods are used as base classifiers. We developed two novel methods for handling sequential input and output data. For sequential time-series data, a novel kernel based on graphical presentation, called a weighted walk-based graph kernel (WWGK), is introduced. For sequential output labels, discriminative temporal smoothing (DTS) is proposed. Again, the proposed algorithms are modular, so different kernel classifiers can be used as base models. Finally, we propose a group of techniques based on Gaussian process regression (GPR) and particle filtering (PF) to learn to track multiple targets. We applied the proposed methodology to three different human-motion-based context recognition applications: person identification, person tracking, and activity recognition, where floor (pressure-sensitive and binary switch) and wearable acceleration sensors are used to measure human motion and gait during walking and other activities. Furthermore, we extracted a useful set of specific high-level features from raw sensor measurements based on time, frequency, and spatial domains for each application. As a result, we developed practical extensions to kernel-based discriminative learning to handle many kinds of structured data applied to human context recognition. see all
TiivistelmäTässä työssä kehitettiin ja sovellettiin tilastollisen koneoppimisen ja hahmontunnistuksen menetelmiä anturipohjaiseen ihmiseen liittyvän tilannetiedon tunnistamiseen. Esitetyt menetelmät kuuluvat erottelevan oppimisen viitekehykseen, jossa ennustemalli sisääntulomuuttujien ja vastemuuttujan välille voidaan oppia suoraan tunnetuilla vastemuuttujilla nimetystä aineistosta. Parametrittomien erottelevien mallien oppimiseen käytettiin ydinmenetelmiä kuten tukivektorikoneita (SVM) ja Gaussin prosesseja (GP), joita voidaan pitää yhtenä modernin tilastollisen koneoppimisen tärkeimmistä menetelmistä. Työssä kehitettiin näihin menetelmiin liittyviä laajennuksia, joiden avulla rakenteellista aineistoa voidaan mallittaa paremmin reaalimaailman sovelluksissa, esimerkiksi tilannetietoisen laskennan sovellusalueella. Tutkimuksessa sovellettiin SVM- ja GP-menetelmiä moniluokkaisiin luokitteluongelmiin rakenteellisen monianturitiedon mallituksessa. Useiden tietolähteiden käsittelyyn esitetään menettely, joka yhdistää useat opetetut luokittelijat päätöstason säännöillä lopulliseksi malliksi. Tämän lisäksi aikasarjatiedon käsittelyyn kehitettiin uusi graafiesitykseen perustuva ydinfunktio sekä menettely sekventiaalisten luokkavastemuuttujien käsittelyyn. Nämä voidaan liittää modulaarisesti ydinmenetelmiin perustuviin erotteleviin luokittelijoihin. Lopuksi esitetään tekniikoita usean liikkuvan kohteen seuraamiseen. Menetelmät perustuvat anturitiedosta oppivaan GP-regressiomalliin ja partikkelisuodattimeen. Työssä esitettyjä menetelmiä sovellettiin kolmessa ihmisen liikkeisiin liittyvässä tilannetiedon tunnistussovelluksessa: henkilön biometrinen tunnistaminen, henkilöiden seuraaminen sekä aktiviteettien tunnistaminen. Näissä sovelluksissa henkilön asentoa, liikkeitä ja astuntaa kävelyn ja muiden aktiviteettien aikana mitattiin kahdella erilaisella paineherkällä lattia-anturilla sekä puettavilla kiihtyvyysantureilla. Tunnistusmenetelmien laajennuksien lisäksi jokaisessa sovelluksessa kehitettiin menetelmiä signaalin segmentointiin ja kuvaavien piirteiden irroittamiseen matalantason anturitiedosta. Tutkimuksen tuloksena saatiin parannuksia erottelevien mallien oppimiseen rakenteellisesta anturitiedosta sekä erityisesti uusia menettelyjä tilannetiedon tunnistamiseen. see all
|
| Series: |
Acta Universitatis Ouluensis. C, Technica |
| ISSN: | 0355-3213 |
| ISSN-E: | 1796-2226 |
| ISSN-L: | 0355-3213 |
| ISBN: | 978-951-42-9849-3 |
| ISBN Print: | 978-951-42-9848-6 |
| Issue: | 421 |
| Subjects: | |
| Copyright information: |
© University of Oulu, 2012. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited. |