Cilvēka aktivitātes atpazīšana, izmantojot ML un AI metodes

Periods: 01.01.2019

Projekta uzraugi:

Viesprofesors 

Dr.
Neil Rubens
Stenfordas universitāte (ASV)
Neil Rubens

Dr Neil Rubens is a graduate of the Massachusetts Institute of Technology, visiting professor and leading project manager at Stanford University (USA) on projects, related to applications of artificial intelligence for industry analysis, was working as assistant professor at University of Electro-Communications in Tokyo (Japan), has excellent work experience in business sector as software engineer, as well as founder of own startup sectormap.net in Japan.

Projekta Tips: Izglītojošs

Galvenais izaicinājums:

Informācijas iegūšana no datiem ir kļuvusi noderīga dažādās jomās. Cilvēka darbību var atpazīt pēc neapstrādātiem sensoru datiem, un to var izmantot funkcionālās un uzvedības veselības novērtēšanai, pacientu attālinātai uzraudzībai, viedās mājas aktivitāšu atpazīšanai, sporta analīzei, fitnesa izsekošanai, transporta analīzei. Cilvēka darbības atpazīšana attiecas uz cilvēka ikdienas darbības atpazīšanu automatizētā veidā, izmantojot datu ieguves un mašīnmācīšanās pieejas.

Finansējums: iekšējais

DA&AI rīki:

  • Sacensību automātiskie kodētāji
  • Pārnestās mācības

Publikācijas:

  • Balabka, D. (2019). Semi-supervised learning for human activity recognition using adversarial autoencoders. 10.1145/3341162.3344854.

Studentu tēzes:

  • Balabka, D. (2019). Human Activity Recognition with Smartphone Sensors using machine Learning Algorithms

contact us