A

Recognizing daily-life activities using sensor-collected data in a kitchen

Abstract

This paper focuses on the recognition and classification of Activities of Daily Living (ADLs) that are carried out in a kitchen. To do this, a Recurrent Neural Network architecture of the Long-Short Term Memory (LSTM) type is implemented as a classifier. The ARAS dataset is used for training and evaluation. A classifier is obtained with an average value in the F1 metric of 95.33% for the chosen data set

Authors 6

  1. Inform (Germany) · Universidad de Costa Rica

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    Universidad de Costa Rica,Escuela de Ciencias de la Computación e Informática,San José,Costa Rica

    , Costa Rica

    Escuela de Ciencias de la Computaci&#x00F3

    n e Inform&#x00E1

  2. Inform (Germany) · Universidad de Costa Rica

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    Universidad de Costa Rica,Escuela de Ciencias de la Computación e Informática,San José,Costa Rica

    , Costa Rica

    Escuela de Ciencias de la Computaci&#x00F3

    n e Inform&#x00E1

  3. Inform (Germany) · Universidad de Costa Rica

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    Universidad de Costa Rica,Escuela de Ciencias de la Computación e Informática,San José,Costa Rica

    , Costa Rica

    Escuela de Ciencias de la Computaci&#x00F3

    n e Inform&#x00E1

  4. Inform (Germany) · Universidad de Costa Rica

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    Universidad de Costa Rica,Escuela de Ciencias de la Computación e Informática,San José,Costa Rica

    , Costa Rica

    Escuela de Ciencias de la Computaci&#x00F3

    n e Inform&#x00E1

  5. Inform (Germany) · Universidad de Costa Rica

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    Universidad de Costa Rica,Escuela de Ciencias de la Computación e Informática,San José,Costa Rica

    , Costa Rica

    Escuela de Ciencias de la Computaci&#x00F3

    n e Inform&#x00E1

  6. Inform (Germany) · Universidad de Costa Rica

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    Universidad de Costa Rica,Escuela de Ciencias de la Computación e Informática,San José,Costa Rica

    , Costa Rica

    Escuela de Ciencias de la Computaci&#x00F3

    n e Inform&#x00E1

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