Disagreement-based class incremental random forest for sensor-based activity recognition

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作者
Chunyu Hu,Yiqiang Chen,Lisha Hu,Han Yu,Dianjie Lu
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:239: 108044-108044 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2021.108044
摘要

Activity recognition plays a key role in many fields, such as health monitoring and elderly care. Handling changes in user habits is a significant technical challenge in activity recognition. Ideally, a model should adapt to newly emerging classes and concept drift dynamically. This paper proposes a novel semi-supervised class incremental learning method, namely, disagreement-based class incremental random forest (Di-CIRF). The proposed model can detect newly emerging classes and update a previously established activity recognition model through streaming data. First, it is necessary to identify novel candidates by employing the disagreement-based confidence voting mechanism and minimum bounding box (MBB)-based separation detection to annotate newly emerging data accurately. Then, the coarse coding-based cohesion detection strategy is adopted to filter out the true novelty instances. This paper also proposes the iterative MBB-based splitting strategy and the pseudo-instance generation mechanism in Di-CIRF for updating the activity model without retaining the trained data. According to experimental results on four public activity recognition datasets, Di-CIRF outperforms the state-of-the-art methods.

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