A statistical-relational activity recognition framework for ambient assisted living systems


Helaoui, Rim ; Niepert, Mathias ; Stuckenschmidt, Heiner



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-13268-1_34
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-64...
Weitere URL: http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2010
Buchtitel: Ambient Intelligence and Future Trends - International Symposium on Ambient Intelligence (ISAmI 2010) : Guimarães, Portugal, 16-18 June 2010
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Advances in Intelligent and Soft Computing
Band/Volume: 72
Seitenbereich: 247-254
Veranstaltungstitel: ISAmI 2010
Veranstaltungsort: Guimarães, Portugal
Veranstaltungsdatum: 16.-18.06.2010
Herausgeber: Augusto, Juan Carlos
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-642-13267-4 , 978-3-642-13268-1
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Smart environments with ubiquitous sensing technologies are a promising perspective for reliable and continuous healthcare systems with reduced costs. A primary challenge for such assisted living systems is the automated recognition of everyday activities carried out by humans in their own home. In this work, we investigate the use of Markov Logic Networks as a framework for activity recognition within intelligent home-like environments equipped with pervasive light-weight sensor technologies. In particular, we explore the ability of MLNs to capture temporal relations and background knowledge for improving the recognition performance.




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