Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition.

Ordóñez, Francisco Javier; Roggen, Daniel

Ordóñez, Francisco Javier; Roggen, Daniel.

Afiliação

Ordóñez FJ; Wearable Technologies, Sensor Technology Research Centre, University of Sussex, Brighton BN1 9RH, UK. F.Ordonez-Morales@sussex.ac.uk.
Roggen D; Wearable Technologies, Sensor Technology Research Centre, University of Sussex, Brighton BN1 9RH, UK. daniel.roggen@ieee.org.

Sensors (Basel) ; 16(1)2016 Jan 18.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-26797612

Assuntos

Atividades Humanas/classificação; Monitorização Ambulatorial/métodos; Redes Neurais de Computação; Processamento de Sinais Assistido por Computador; Vestuário; Bases de Dados Factuais; Humanos; Aprendizado de Máquina

Palavras-chave

LSTM; deep learning; human activity recognition; machine learning; neural network; sensor fusion; wearable sensors

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Sinais Assistido por Computador / Redes Neurais de Computação / Monitorização Ambulatorial / Atividades Humanas Limite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido País de publicação: Suíça

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