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Towards systematic benchmarking of activity recognition algorithms
Sztyler, Timo
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Meilicke, Christian
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Stuckenschmidt, Heiner
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DOI:
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https://doi.org/10.1109/PERCOMW.2018.8480409
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URL:
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https://ieeexplore.ieee.org/document/8480409
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Weitere URL:
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https://sensor.informatik.uni-mannheim.de/publicat...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2018
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Buchtitel:
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2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications workshops (PerCom workshops) : 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications workshops (PerCom workshops), 19-23 March 2018 in Athens, Greece
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Seitenbereich:
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15-20
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Veranstaltungstitel:
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CoMoRea '18: 14th Workshop on Context and Activity Modeling and Recognition : affiliated to IEEE PerCom 2018
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Veranstaltungsort:
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Athens, Greece
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Veranstaltungsdatum:
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19.-23.03.2018
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Ort der Veröffentlichung:
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Piscataway, NJ
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Verlag:
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IEEE Computer Society
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ISBN:
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978-1-5386-3227-7 , 978-1-5386-3226-0 , 978-1-5386-3228-4
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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In this paper we propose a benchmarking framework for evaluating activity recognition methods. We use an ontology for describing activity recognition datasets on the meta-level and propose a fine-grained annotation scheme for activity recognition datasets. Given a method that implements a defined interface, an evaluation client can be used to automatically run experiments on annotated datasets. Our framework helps to find relevant datasets and makes results reproducible by fixing concrete experimental settings. We show how to use the framework and report about a preliminary evaluation experiment.
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