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与位置相关的行为识别文章

序号	方法	传感器	位置	方法与数据	引文
1	用6个eWatch放在不同的6个位置，只是用了不同位置的传感器来组合识别行为，并没有迁移，效果很好	2轴加速度、光感	左手，要带，脖子，右裤口袋，上衣口袋，包	6个人，6种行为，KNN等4种	Maurer U, Smailagic A, Siewiorek D P, et al. Activity recognition and monitoring using multiple sensors on different body positions[C]//International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN'06). IEEE, 2006: 4 pp.-116.
2	通过手机放在口袋里不同位置和不同朝向来识别行为，用的是SVM。没有进行迁移，只是用了不同位置单独的数据，以及组合。	加速度	口袋的6个位置	SVM，7个人，7种行为	Sun L, Zhang D, Li B, et al. Activity recognition on an accelerometer embedded mobile phone with varying positions and orientations [C]//International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing. Springer Berlin Heidelberg, 2010: 548-562.
3	不同的传感器位置对行为识别影响很大，文章设计了基于LDA的方法，对位置鲁棒。没有涉及到位置迁移识别。	加速度	口袋的5个位置	LDA，7种行为	Khan A M, Lee Y K, Lee S, et al. Accelerometer’s position independent physical activity recognition system for long-term activity monitoring in the elderly[J]. Medical & biological engineering & computing, 2010, 48(12): 1271-1279.
4	加速度		有研究检测最优的行为检测位置；目前的研究倾向于研究最优的放置位置		Lara O D, Labrador M A. A survey on human activity recognition using wearable sensors[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2013, 15(3): 1192-1209.
5	稳重指出目前尚未有研究来说明传感器的最优位置对行为识别的影响。文章主要是在不同的位置放了传感器，来看对高层行为、低层行为、过度行为等的识别率，从中分析出哪些地方可能对哪些行为有特定的精度，不是迁移。	加速度		15种行为，7个人	Atallah L, Lo B, King R, et al. Sensor positioning for activity recognition using wearable accelerometers[J]. IEEE transactions on biomedical circuits and systems, 2011, 5(4): 320-329.
6	recognizes actions by measuring the circumference of body parts。用了柔性材料的衣服，布满传感器，通过测量衣服的形变与肢体的圆周关系来识别行为。	加速度	Wrist，waist，ankle	识别率很高	Tsubaki K, Terada T, Tsukamoto M. An Activity Recognition Method by Measuring Circumference of Body Parts[C]//Proceedings of the 7th Augmented Human International Conference 2016. ACM, 2016: 13.
7	识别传感器在身体的不同位置，同时提出了位置无关的行为识别算法。没有涉及到迁移。	加速度	7个：head, chest, upper arm, waist, forearm, thigh, and shin	8种行为，15个人，数据集公开	Sztyler T, Stuckenschmidt H. On-body localization of wearable devices: An investigation of position-aware activity recognition[C]//2016 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom). IEEE, 2016: 1-9.
8	先识别不同位置，然后再进行行为识别，精度还可以.对行为进行分组，根据相似性进行分组	加速度	4个：hand, coat pocket, trouser pocket and the rear pocket	几种日常行为	Guo Q, Liu B, Chen C W. A two-layer and multi-strategy framework for human activity recognition using smartphone[C]//2016 IEEE International Conference on Communications (ICC). IEEE, 2016: 1-6.
9	通过实验看不同的位置对行为识别的影响度	加速度、陀螺仪	身体和躯干的几种不同位置		Kunze K, Lukowicz P. Sensor placement variations in wearable activity recognition[J]. IEEE Pervasive Computing, 2014, 13(4): 32-41.