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  1. RESEARCH · CL_16119 ·

    新的HARMES数据集结合了运动、环境和音频数据用于活动识别

    研究人员推出HARMES,一个用于可穿戴人体活动识别的新多模态数据集。该数据集结合了来自腕戴设备的运动传感、环境数据和音频,总计包含20名参与者进行家务活动超过80小时的数据。HARMES旨在提高对日常生活活动的识别能力,因为单一模态的识别可能存在歧义,并且该数据集比以往同类数据集规模更大。