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采访 Zahra Ghorrati：使用可穿戴传感器开发人类活动识别框架
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。 Zahra Ghorrati 正在开发使用可穿戴传感器进行人类活动识别的框架。我们采访了 Zahra，了解有关这项研究的更多信息、她发现最有趣的方面以及她对 [...]
来源:Robohub在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。 Zahra Ghorrati 正在开发使用可穿戴传感器进行人类活动识别的框架。我们采访了 Zahra，了解有关这项研究的更多信息、她认为最有趣的方面以及她对未来博士生的建议。
采访系列 AAAI/SIGAI 博士联盟告诉我们一些关于您的博士学位的信息 - 您在哪里学习，您的研究主题是什么？
我正在普渡大学攻读博士学位，我的论文重点是使用可穿戴传感器开发可扩展和自适应的深度学习框架，用于人类活动识别 (HAR)。我之所以被这个话题所吸引，是因为可穿戴设备有潜力改变医疗保健、老年护理和长期活动跟踪等领域。与基于视频的识别不同，基于视频的识别可能会引起隐私问题，并且需要固定的摄像头设置，可穿戴设备是便携式的、非侵入式的，并且能够持续监控，这使得它们非常适合在自然、真实的环境中捕获活动数据。
我的论文要解决的核心挑战是，可穿戴数据通常充满噪音、不一致且不确定，具体取决于传感器的放置、运动伪影和设备限制。我的目标是设计深度学习模型，该模型不仅计算效率高且可解释，而且对现实世界数据的可变性也具有鲁棒性。在此过程中，我的目标是确保可穿戴 HAR 系统对于在受控实验室环境之外的部署来说既实用又值得信赖。