A Supervised Autoencoder for Human Activity Recognition with Inertial Sensors
Author:
Affiliation:
1. Chung-Ang University
2. University of Washington
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10385234/10386078/10416944.pdf?arnumber=10416944
Reference34 articles.
1. Wisdm dataset website
2. An effective deep autoencoder approach for online smartphone-based human activity recognition;Almaslukh;Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur,2017
3. Faster human activity recognition with SVM
4. SDCAE: Stack Denoising Convolutional Autoencoder Model for Accident Risk Prediction Via Traffic Big Data
5. A Deep Learning Approach to Human Activity Recognition Based on Single Accelerometer
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