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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.11
- 수록면
- 439 - 443 (5page)
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Nowadays, activity recognition becomes a hot topic in context-aware computing. In activity recognition, machine learning techniques have been widely applied to learn the activity models from labeled activity samples. Most of the existing work uses only one learning method for activity learning and is focused on how to effectively utilize the labeled samples by refining the learning method. However, not much attention has been paid to the use of multiple classifiers for boosting the learning performance. In this paper, we use two methods to generate multiple classifiers. In the first method, the basic learning algorithms for each classifier are the same, while the training data is different (ASTD). In the second method, the basic learning algorithms for each classifier are different, while the training data is the same (ADTS). Experimental results indicate that ADTS can effectively improve activity recognition performance, while ASTD cannot achieve any improvement of the performance. We believe that the classifiers in ADTS are more diverse than those in ASTD.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Multiple Classifier System
3. Experimental Result
4. Discussions
5. Conclusion and Future works
Acknowledgments
References
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