戴可穿戴的审查:传感器、模型和挑战

文摘

可穿戴技术影响用户的日常生活。可穿戴设备被定义为设备嵌入衣服,手表,或配件。可戴装置,是一种可穿戴设备,其他可穿戴设备中得到普及。他们允许快速访问重要信息,适用于许多应用程序。本文提出一种可穿戴计算的综合调查研究领域,提供了一个系统的回顾一下最近的工作特别戴衣物。这项研究的重点是戴可穿戴的研究因为缺乏系统的文学评论与这个领域有关。本研究综述了期刊和会议的文章和一些研究从2014年2015年和2017年和2018年,导致选择54满足选择条件的研究。文献研究表明,可戴这套横跨三个领域,即用户界面和交互的研究,用户研究和活动/影响识别研究。我们的研究结论与挑战和开放的研究方向。

1。介绍

可穿戴技术影响用户的日常生活。每天,人类执行许多身体和认知活动,如决策、吃饭、学习,散步,和与他人沟通。新技术涉及我们生活的许多方面,如沟通(通过社交网络)或购物(通过电子商务网站)。1995年,一个叫做情感计算的新领域的研究,认为人类的影响(1皮卡德),介绍了。

可穿戴技术,是一种情感计算,主要用于活动识别(2,3),感觉或影响检测(4,5]。Wristwear设备技术研究了最近,例如,smartwatches WearWrite系统(6]。灰岩洞的一个例子是一个临时wristwear使用手势识别系统(7]。其他一些研究扩大商业设备的接口,如(8],wristwear设备的接口扩展到用户的皮肤。在本文中,我们的目标是提供一个审查的研究基于只戴设备(wwd)。

可穿戴计算催生了许多领域的会议和研究小组。会议在计算系统的人为因素,可穿戴计算机国际研讨会,企业可穿戴技术峰会会议高影响的例子。流行的卡内基梅隆大学研究小组存在,哥伦比亚大学、佐治亚理工学院、麻省理工学院、不来梅大学、达姆施塔特大学、苏黎世联邦理工学院,兰开斯特大学,南澳大学,在日本奈良。

本文的结构如下:最初,在部分2可穿戴计算上,我们提供背景信息(定义、字段、设备等)。然后,在节3我们解释这个文献综述的方法,其中包括搜索策略和入选标准。部分4提出了一种可穿戴计算的最近研究的概述。部分5关注实验论文基于可戴的衣物。部分6和7目前的讨论,挑战,和开放的方向。本文的末尾部分8展示我们的结论和未来的工作。

2。背景

可穿戴计算机是对身体的任何设备都可以穿。没有特定的可穿戴计算机的定义,但他们可以定义为不同的特征(9]。亨德里克•威特罗兹在1997年和2008年定义可穿戴计算机通过描述他们的许多性质,如可移植性,能力有限,上下文感知、操作持之以恒、免提或限制使用的手。2014年,赫纳罗Motti等人做了一个简单的定义可穿戴计算机的穿在身上的设备,如服装和配饰,集成计算功能为用户提供特定的功能(10]。这个词这套,以及条款可穿戴技术和可穿戴设备是消费电子产品技术的象征,是内置的基于嵌入式计算机硬件产品穿在外面的身体(11]。

教授在1980年,史蒂夫的男人建立一个原型可穿戴的个人计算机成像系统(12]。镜子,它由透镜部分镀银镜,反射掉眼镜,和两个天线进行交流沟通。16年来,从1980年到1997年,他的系统已经通过许多发展,直到成为一个原型组成的眼镜,手持控制和电脑下穿在衬衫。

第一个报告可穿戴计算机于1995年由萨德Starner,被称为“电子人来了”9]。他关心的是嵌入式计算机接口,和他认为两个主要特征:坚持和持之以恒(9]。持久性描述了永久性的可穿戴计算机的可用性和使用它们的能力,同时执行其他任务。恒常性描述了一个可穿戴的计算机可以在任何情况下使用。

1998年,教授凯文·沃里克实现传感器嵌入在他左臂的正中神经(9]。这项工作已被应用于控制轮椅和一个人工手通过测量信号传播和创造人工传感器通过手臂上的电极。

可穿戴计算不是一个独立的研究领域;研究问题来自不同学科必须提高取决于研究的目标。如图1,这三个重要的字段为可穿戴计算是计算机科学,电子工程,和心理学9]。人工智能、人机交互(HCI)和硬件设计是计算机科学的分支。人机交互强烈相关的心理学,而电气工程方面的硬件设计有它的根源。可穿戴计算机接口本质上是与人机交互和藻类学而不是电气工程(9]。

可穿戴计算机相关物联网(物联网)。物联网是一个概念,指出一切可以连接将连接(13]。这是从无处不在的计算和普适计算(13]。可穿戴设备提供这一重要功能;物联网设备,他们总是连接到互联网,即使他们是通过手机或者平板电脑等设备。许多人已经拥有或计划购买这套健身或医疗原因,最终,这套将成为必不可少的工具。

可穿戴的硬件设备包括smartwatches、智能眼镜,纺织品(也称为智能面料)、帽子、帽、鞋、袜子、隐形眼镜、耳环、发带、助听器、饰品,如戒指、手镯和项链11]。

在我们的文献综述,我们发现大多数研究可穿戴设备如下:(我)Smartwatch(2)智能眼镜(如智能眼镜,头盔显示装置)(14](3)以自我为中心的视觉设备(15](iv)光学设备(例如,领导)16- - - - - -24](v)面料、纺织品、和你皮肤设备(25- - - - - -28](vi)触觉手套(29日](七)头发和nail-based设备(30.](八)磁输入(例如,谷歌纸板)31日,32]

这些可穿戴设备的主要挑战是网络、力量和热量,显示器,和移动输入。他们应该为低收入者负担得起的和小的规模和消耗少量的电池(33]。他们可以通过无线通信技术,如wi - fi、蓝牙、无线个域网,NFC (33]。

3所示。方法

在这个研究中,我们审查研究这套和特别关注WWD研究。为了找到最近的、有代表性的论文,我们的搜索策略和入选标准如下。

3.1。搜索策略

本节描述我们的方法获取文献的可穿戴计算机书籍,论文,和最近的期刊和会议文章,重点关注wdd。我们可以看到在图2,我们的搜索方法可以分为两类:组织/基于单独的和关键字。接下来,我们将详细解释每一个。

3.1.1。组织/基于单独的搜索

这个搜索包括大学网站、会议、研究小组和人员主页。对于大学网站,我们获得了一流大学在计算机科学顶尖大学排名的网站和完整的大学指南。在每个大学网站,我们寻找研究小组使用HCI,无处不在的计算,人们和技术,耐磨,物联网等等。然后,我们搜查组出版物、员工页面,任何相关链接。例如,乔治亚理工大学,和技术研究小组的人。这一组有关卫生保健发展技术,现代社会,教育和社区(34]。同时,它包含“计算机科学家,系统的跨学科团队科学家和工程师与心理学家、社会学家、建筑师、设计师、经济学家、医学专业人士,政府官员,和其他人在各行各业的发展技术,使人们”(34]。同样,在每个会议网站,我们看报纸在这些场馆从场馆的网站或在ACM会议论文集;例如,2016年ISWC [35),ISWC 2015362016),主要37]。

3.1.2。关键字搜索

这个搜索使用某些搜索词流行的在线图书馆和门户。我们考虑以下网站:ACM, IEEE ScienceDirect,施普林格,谷歌学者。以下一般条款被用于搜索:可穿戴计算机,可穿戴,智能纺织品,智能光,智能手表,传感器设备,移动和可穿戴,儿童和可穿戴、老年人和可穿戴,活动识别和耐磨,可戴。用于医疗领域为例具体条款可穿戴和健康,心理健康,可穿戴和双相情感障碍,可穿戴和痴呆。我们的系统审查协议如图2。

3.2。包含和排除标准

搜索过程后,我们遵循一定的标准来选择适当的文章进行审查。图3显示了一个流程图的纳入和排除标准基于棱镜声明。

本研究的目的是审查最近的工作;因此,我们只有寻找期刊和会议发表的文章不晚于2017年,虽然有一些小型研究包括从2014年和2018年。一旦复制记录被移除,我们筛选每篇论文通过查看抽象和快速阅读。然后,我们分组根据文件类型:审查论文或实验。

检查所有论文评审论文包括衣物在任何域。在下一节我们将详细讨论这种分类。我们发现相关的文章后,我们发现其中的一些是基于只有戴衣物。

因此,对于实验论文,我们排除了任何论文没有讨论可戴衣物,如的纺织品或眼镜。最后,我们在充分阅读每一篇文章,根据分类模式进行分类,我们在下一节中介绍。图4展示了我们集群文件系统的审查。在第一阶段,我们将论文的类型。然后,我们进一步分类每篇论文基于研究领域或主题。

4所示。审查文件

回顾文献可穿戴计算后,我们发现,许多研究都从不同的学科。最近的研究从2015年到2018年,我们总结了13人,如表所示1,根据一年的比较研究,许多研究,领域,和结果。

我们可以看到从表1和图5可穿戴的审查研究的两个主要领域是健康和活动的认可。一些研究审查这套教育领域(46]或生物识别系统。每个研究都可以被描述为具有两种方法之一:一般或特定。

关于健康领域,一个特定的健康的方法是目标特定的慢性疾病,具体的人或医学专业康复等障碍,帕金森病(45),生命系统和环境援助(aal)在老年人15]。活动识别的研究中,他们要么是可穿戴活动识别一般42)或识别一种特定的活动,如活动追踪器(43]。

相比之下,只有一个研究,回顾了这套一般(44]在所有领域。本研究可穿戴技术评论当前的趋势,发现戴设备最近聚集太多的关注。我们所知,没有其他研究审查可穿戴设备可戴。因此,下一节将着重于戴可穿戴的研究。

5。戴可穿戴的研究

比其他衣物(wwd获得了更多的声望44]。他们允许快速访问和更适合许多应用程序比其他衣物。wwd可分为商业或特别的设备。商业设备有三种类型:智能手表,健身追踪,和臂章50]。每个人都有许多应用程序从手势识别身份验证(51]。

wwd文献可以分为三种类型根据其目标:用户界面和交互的研究,用户研究和活动/影响识别研究。接下来,我们将详细解释每个类别。

5.1。用户界面和交互的研究

研究[52- - - - - -55在这一类旨在支持wwd用户之间的交互。他们依靠戴接口(一战),输入或输出技术。

第一次世界大战的未来有两个主要挑战:他们的物理限制和环境的使用。为了克服这些缺点,两个小说戴交互范式Motti和凯恩提出的2015年(56]。第一个范式是让用户完成任务的microinteractions不到四秒,试图有许多较小的任务,而不是一个大任务最小化所需的认知和关注。这些microinteractions音频的例子,姿态,图形,触觉,振动可戴接口。第二个范式是多维图形用户界面的输入和输出。例如,使虚拟扩展一个图形用户界面。主要用户界面由本研究建议非常简短的文本,显示内容或导航,只有使用短动作来完成任务。

表2给出了一个比较对于他们的目标用户基于接口的研究,传感器使用,设备,主题,算法,交互,他们的结果。

5.2。用户研究

这些研究[51,57- - - - - -62年)重点理解相关几个问题wwd从用户的观点和问题。因此,他们分析用户的评论,答案,为了获得和使用不同的建议和限制。因此,最近WWD用户研究的方法可分为下列之一:(我)回顾分析(51,58](2)在线调查(57,60](3)面试(59,61年](iv)使用的记录(59]

表3这些研究显示了一个比较。

5.3。活动和影响识别研究

这种类型的研究旨在wwd提供额外的能力,这样他们就可以识别不同的活动或影响提出了不同的算法和使用不同的传感器。

应该考虑的方面发展与活动或wwd影响识别传感器和设备,建模技术,测试时间,采样率,启发式方法,提取特征,和实验设置;接下来,我们将详细讨论这些方面。

5.3.1。传感器和设备

认识活动或影响的第一步是选择合适的传感器和信号测量。遥感数据可以分为直接或间接。(我)直接感知手段,“跟踪参数相关的人类主体自己”(15]。直接感知声音捕捉的例子,摄像头,运动传感器,可穿戴的身体传感器(2)间接传感”侧重于确定环境条件和空间功能”(15]

直接传感、环境智能技术可用于遥感数据嵌入到环境。这些技术可以分为远程,移动,或可穿戴传感63年]。(我)遥感用于可视化分析,比如摄像头识别面部表情或皮肤血流量。遥感的主要优势是,它很容易适用于社区,而不需要任何移动或可穿戴设备(15]。然而,有缺点与无力感数据离开办公桌或在一个偏远地区63年](2)移动传感收集来自移动电话的数据(3)可穿戴传感使用可穿戴设备数据从靠近身体。因此,可穿戴传感装置的可用性增加了多移动传感装置。任何可穿戴传感器由三个主要部分组成:传感器、处理器和显示器(42]。可穿戴设备捕捉传感器的数据并将其发送到处理器。然后,通过显示装置输出任何行动。如果传感器使用无线技术,传感器数据可以由一个收发器发送到中央车站存储和处理,或处理可以在处理器完成

表4和5总结以前的研究活动和影响使用的信号识别的可穿戴传感(仅可戴设备)。

传感器的选择取决于类型的活动被认可。有很多研究只使用一个传感器。例如,加速度计、电势和环境光都被用于研究作为唯一的传感器类型。仍然使用多重数据的方法如果目标同时识别多个活动。选择最好的可穿戴设备捕获所需的信号是很重要的在一个准确的,舒适的,负担得起的方式。女装日报可以分为我们之前提到的商业或定制。如图6使用商业wwd的百分比是77%,比使用定制的设备(23%)。

表6和7列表中使用的wwd活动和影响识别的研究除了智能手机信息,如果他们被用于这项研究。此外,表8列出了商业WWD名称,图片,价格,他们的目标影响或活动,和传感器。

5.3.2。建模技术

分类识别系统的主要步骤。有许多分类方法用于wwd活动识别系统;我们可以把他们分为两种方法:基于机器学习和基于阈值的。最常见的和准确的机器学习算法的支持向量机(SVM)。朴素贝叶斯和决策树J48也很受欢迎。深神经网络用于只有一个WWD活动识别系统,给了有前景的结果。虽然有很多基于机器学习研究,基于阈值的研究已经进行了很多次分类。表9列出了建模技术用于活动或影响识别研究。图7折线图显示了这一比较明显的活动和影响识别。我们可以看到,影响识别的研究倾向于使用一种不同的机器学习算法,虽然大多数活动识别的研究倾向于使用基于阈值的算法。

5.3.3。测试持续时间

测试持续时间在评估一个系统的性能至关重要。表10为每一个研究显示了测试的时间。测试的时候wwd每个用户对每个研究范围从2秒14周。通常,活动识别的测试时间为每个用户秒或分钟。相比之下,大多数健康诊断系统为一个特定的疾病,如双相情感障碍(72年),需要更多的时间来测试提供准确的结果。相比之下,影响研究范围从几分钟到两个月。影响识别系统需要更长的时间比活动识别系统测试。

5.3.4。提取的特征

女装日报研究依赖于感官数据。在预处理阶段后,他们从原始传感器数据中提取所需的功能。从传感器数据中提取特征有三个主要类型:时域、频域和域(86年]。时域特性比频域计算成本较低(87年]。从时域平均特性是常用的WWD活动识别系统。此外,标准差的统计指标,常用的最短和最长。

5.3.5。采样率

采样率是用来确定活动的频率范围。因此,重要的是要树立正确的采样率。精度、功耗和其他选定的特性是受采样率影响因素(87年]。采样率的范围根据不同类型的活动被检测到。例如,步骤和秋季检测通常使用20 Hz采样率。这是由于人体运动的范围在0-20赫兹范围(87年]。此外,使用一个小的采样率降低功耗(69年]。本文发现不同的采样率用于WWD活动识别;范围从1到1000赫兹。使用不同的采样率,以及它们的相关研究,如表所示11和图8。

5.3.6。启发式方法用于WWD影响识别

为了收集数据,必须刺激引起的一种情感。表12显示了不同的启发式方法在以往的研究中使用。许多最近的研究旨在收集数据自然没有任何启发,不断收集数据在参与者的日常生活。

5.3.7。实验装置

评估活动识别系统的性能,我们需要通过实验收集代表数据集。这个数据集包含许多参与者穿女装日报和目标活动或受试者的感觉。参与者可能是住院病人,老人,学生,等。参与者的人口依赖于研究领域:活动跟踪、家庭监控、卫生、安全、教育等等。大部分的影响研究应用于参加定期的日常生活和工作生活。缺乏影响识别研究,应对疾病。

有不同的地方,可以进行一个实验。一些实验应用于现实世界的情况,由于难以应对变化和噪声。大部分实验是在实验室环境下实现的。例如,影响识别的研究已经应用在不同的地方:一个安静的房间,一间办公室,“自然”环境中,和现实生活中的压力环境(5]。

WWD活动识别研究参与者的数量范围从1到41。相比之下,影响识别研究已经多达123人。

此外,类用于识别的类型和水平的研究之间的影响有所不同。没有公认的方法最好的分类不同的情感(1]。情感计算研究,最好的选择是最适合应用程序(1]。关于参与者人口总结在表的更多细节13。

6。讨论

在前面的部分中,我们回顾了54研究基于这套可与一个特定的专注于女装日报。WWD研究采取各种方向,因此,它不可能提供一个绝对比较他们的讨论。此外,即使研究之后,却不是那么容易比较的方向相同。例如,在活动识别的研究中,我们发现被公认的活动不同,它阻碍了比较。然而,这种讨论突出部分和描述学习这套面临的重大挑战。

我们发现可穿戴计算,一般情况下,多次研究,在不同的领域,比如体育、健康、教育、和安全。大多数WWD研究领域进行了健康的38- - - - - -41,45)、活动跟踪(43),和家庭监控(15,49,缺乏研究与教育(46)、安全(47),和儿童保健。

长期使用可穿戴技术被认为是最主要的挑战[40]。可以克服这一挑战考虑电池寿命的问题,用户验收,安全,隐私,重量和容错。环境情报是一个重要的概念来实现在女装日报。

最近WWD研究存在分歧,如前一节所示,基于三类:用户界面和交互的研究,用户研究和活动/影响识别研究。

关于第一次世界大战,我们发现许多局限性,必须通过管理人员为了提高用户界面和交互。Microinteractions和多维接口是一战的新建议的解决方案(56]。

另一方面,进行用户研究是非常重要的理论框架构建wwd以及理解用户需求。这将是有益的提供足够的想法更好的接口的设计和实现适当的应用程序。

我们注意到,许多WWD研究人员倾向于使用一个传感器活动识别为了减少功耗,增加WWD简单。相比之下,一些研究用多重数据识别更多的智慧生命活动,如老年保健在智能家居。

从传感器数据提取的特征是多种多样的。虽然灵敏度特性是重要的认识到目标活动,许多因素应该考虑在选择自己的特性。这些因素包括电池消耗资源和可用性的特征。

在分类阶段,大多数研究使用了基于机器学习的方法;然而,研究人员仍使用基于阈值的方法在一些研究(2,16,64年,65年,69年,70年]。这是因为基于阈值的方法必须确定分类的临界点,受到环境变化的影响和长期使用的需求。因此,我们看到,大多数的研究对于认识一个活动,如下降(64年),步骤(65年,69年),计算活动(16,心肺复苏2),和头发触摸检测(70年),使用了基于阈值的方法。另一方面,认识到更复杂的活动,对上下文敏感,如移动的活动(66年,吃3),和情绪72年),使用机器学习的方法。此外,机器学习方法用于研究双相情感障碍的诊断需要长期使用。机器学习技术展示出了一些有希望的结果对用户界面和活动识别系统。深入学习算法最近使用和提供更有效的结果71年]。

收集的数据是强制性的,以训练分类器的机器学习方法或测试系统。收集的数据应该在真实的环境,而不是实验室环境,大多数研究使用。

7所示。挑战和开放的方向

可穿戴计算的文献回顾后,我们发现了许多关键的挑战和问题。正如我们提到的,长期使用可穿戴设备面临的主要技术挑战。这个挑战是与很多方面有关:电池寿命、用户验收,安全、重量、容错和隐私问题。另一方面,有挑战与创建一个可穿戴系统的主要标准。此外,建立一个有挑战与商业部门的关系,确保安装过程完成。在本节中,我们提供建议克服未来工作中的每个挑战的解决方案。

7.1。重量

我们可以用能量收集技术来消除需要一个电池,这将减少总重量。

7.2。电池寿命

这一挑战可以克服对硬件,软件,或接口。硬件也可以用能量收集技术,从环境中提取功率通过太阳能、电磁发射能量(动能,42]。关于软件,我们可以降低系统的功耗固件,可以归类为事件驱动,工作周期、特征选择、传感器的选择。接口,microinteractions用来完成任务应该在不到3秒。

7.3。缺乏标准

这种挑战使得可穿戴技术不稳定,难以适应和使用。Al-Shaqi等人关于这个问题说:“适应性的不同系统组件从传感器、通信协议、决策支持、主题互动方法或语言。可用性的标准将有助于系统设计师集成工作,为市场提供必要的设备和系统,以满足定义的主题要求”。还有一个缺乏商业关心学术界和商业部门之间建立关系。

7.4。安全

提出了一种新颖的非线性优化框架考虑安全和可持续性要求取决于人体生理学和获得系统级设计参数可穿戴传感器应用程序。可靠性数据是另一个挑战。因此,我们应该使用数据收集,使用精确的阈值较低或没有容错。容错设备也是一个关心的耐冲击性,热,冷,和水。

7.5。用户验收

这是可穿戴设备的主要属性。关于个性化用户验收有很多挑战,接口,设计,和数据。个性化是能够支持一个人的生活方式,例如,允许用户创建表单,他们想要的。同时,重点应该访问接口,简单,容易使用。此外,需要不同的设置根据用户需求定制和自适应性,比如在肌萎缩性侧索硬化症。

7.6。设计

可穿戴设备必须被设计在一个具有以下属性的特殊形式。首先,它不是很明显,似乎别人。其次,他们不应该打扰用户的日常活动,和频繁的穿着必须舒适。最后,他们必须靠近身体为了合理所需的准确测量。

7.7。数据

它应该是有意义的而不是显示用户通过显示环境反馈大量的数值。

8。结论

许多评论可穿戴技术进行了研究。因此,本文提出了一个先前的研究在可穿戴计算的报告研究。因此,和我们所知,没有审查研究在女装日报,考虑很多方面。本文讨论了不同种类的女装日报的研究中,突出了重要的问题,并建议未来的工作。

下一步是尝试调查更多的研究基于一个特定的域或一个特定的主题,可以解决和可穿戴技术探索和发现问题借助领域专家来确定需求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢院长以来科研资助和支持本研究通过域的研究生研究计划支持(GSR)。作者还要感谢院长以来在沙特国王大学的科学研究和RSSU技术支持。

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