الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على نشاط الإنسان
-
محول قصير للحركة للتعرف على النشاط البشري عبر تقطير المعرفة متعددة الوسائط والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير A tiny inertial transformer for human activity recognition via multimodal knowledge distillation and explainable AI
2026 | المؤلف: Ismail Lamaakal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث XTinyHAR، وهو إطار عمل خفيف الوزن يعتمد على المحولات للتعرف على النشاط البشري (HAR) الذي يتناول التحديات المتعلقة بنشر نماذج دقيقة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. من خلال الاستفادة من تقطير المعرفة عبر الأنماط من شبكة معلم متعددة الأنماط، يدمج XTinyHAR بشكل فعال تضمينات زمنية موضعية وآليات انتباه لتعزيز استخراج الميزات وقابلية…
-
الماضي والحاضر والمستقبل في التعرف على نشاط الإنسان القائم على المستشعرات باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء: درس استقصائي حول مهمة لا تزال تمثل تحديًا Past, Present, and Future of Sensor-based Human Activity Recognition Using Wearables: A Surveying Tutorial on a Still Challenging Task
2026 | المؤلف: Harish Haresamudram وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Interactive Mobile Wearable and Ubiquitous Technologies | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في مجال التعرف على النشاط البشري القائم على أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء، تم تطوير العديد من المنهجيات لتعزيز قدرات التعرف على النشاط. على الرغم من التقدم الكبير منذ البداية في استخراج الميزات المعتمدة على القواعد، إلا أن المجال واجه جمودًا في المعايير المعتمدة، حيث لم تحقق مستويات الأداء التوقعات، حتى في ظل زيادة الموارد الحاسوبية…
-
تفسير التعرف على النشاط البشري باستخدام SHAP: التحقق من الرؤى من خلال الاضطراب والقياسات الكمية Explaining Human Activity Recognition with SHAP: Validating insights with perturbation and quantitative measures
2026 | المؤلف: Felix Tempel وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون في تطبيق SHapley Additive exPlanations (SHAP) لتوضيح عمليات اتخاذ القرار لشبكات الالتفاف البيانية (GCNs) في مهام التعرف على النشاط البشري (HAR)، وخاصة باستخدام بيانات الهيكل العظمي. يركزون على مجموعتين من البيانات: واحدة لتصنيف الشلل الدماغي (CP) ومجموعة بيانات التعرف على الحركة NTU RGB+D 60 المعروفة. تم تقديم طريقة جديدة للت…