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A Time Series Classification Approach for Motion Analysis Using Ensembles in Ubiquitous Healthcare Systems

机译：时间序列分类方法，用于在普适医疗保健系统中使用集成进行运动分析

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Human motion analysis is a vital research area for healthcare systems. The increasing need for automated activity analysis inspired the design of low cost wireless sensors that can capture information under free living conditions. Body and Visual Sensor Networks can easily record human behavior within a home environment. In this paper we propose a multiple classifier system that uses time series data for human motion analysis. The proposed approach adaptively integrates feature extraction and distance based techniques for classifying impaired and normal walking gaits. Information from body sensors and multiple vision nodes are used to extract local and global features. Our proposed method is tested against various classifiers trained using different feature spaces. The results for the different training schemes are presented. We demonstrate that the proposed model outperforms the other presented classification methods.
机译：人体运动分析是医疗系统的重要研究领域。对自动活动分析的需求不断增长，启发了低成本无线传感器的设计，该传感器可以在自由的生活条件下捕获信息。身体和视觉传感器网络可以轻松记录家庭环境中的人类行为。在本文中，我们提出了一种使用时间序列数据进行人体运动分析的多分类器系统。所提出的方法自适应地集成了基于特征提取和基于距离的技术，用于对受损步态和正常步态进行分类。来自人体传感器和多个视觉节点的信息用于提取局部和全局特征。我们的方法针对使用不同特征空间训练的各种分类器进行了测试。介绍了不同培训计划的结果。我们证明了所提出的模型优于其他提出的分类方法。

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