人體活動識別（HAR）系統已被廣泛用于評估身體健康表現。在這類系統中，慣性傳感器憑借低成本和低干擾性而脫穎而出。通過將它們佩戴在人體的不同部位，可以監測日常生活中的人體活動。慣性傳感器有助于在許多應用中實現較高的HAR識別性能，如康復訓練和智能家居等。

目前主要有兩種類型的慣性傳感器應用于HAR系統：用于捕捉加速運動的加速度計和用于捕捉旋轉運動的陀螺儀。單獨使用陀螺儀識別性能較差。不過，事實證明，將陀螺儀與加速度計一起使用對某些HAR系統是有效的。

陀螺儀是需要耗能的。對于智能手機和嵌入式傳感平臺，開啟陀螺儀需要更高的能耗，導致更短的續航時間。此外，它還需要占用額外的處理資源。因此，已有一些研究探討了在HAR系統中開啟陀螺儀的必要性。結果表明，加速度計結合陀螺儀可以提高識別精度。不過，這些研究使用來自相同主題的訓練數據和測試數據對模型進行評估。因此，這些模型無法泛化未經模型訓練的主題。

據麥姆斯咨詢報道，比利時微電子研究中心（IMEC）電子工程系的Meng Shang等在一項研究中評估了陀螺儀在人體活動識別中的附加價值，研究了加速度計和陀螺儀記錄的兩個公共可用數據集。這些數據集聚焦了多種類型的人體活動：UCI HAR數據集包括步行、上樓、下樓、坐著、站著、躺著；WISDM數據集包括18種手導向和非手導向的人體活動。應用多種機器學習模型對這兩個數據集進行活動識別。留一法交叉驗證（LOSO）被應用于評估其模型，其中訓練集和測試集來自不同的主題。

總結來說，利用陀螺儀可以改進的人體活動識別包括：
UCI HAR數據集（陀螺儀佩戴在腰部）：坐著、躺著；
WISDM數據集（陀螺儀佩戴在手腕上）：所有手導向（例如吃東西、打字）的活動；
WISDM數據集（陀螺儀在口袋里）：坐著、站著、踢足球。

可以改進的人體活動識別類型與陀螺儀的佩戴位置高度相關。具體來說，陀螺儀佩戴在手腕上，改善了手導向的活動識別；而陀螺儀在口袋或腰部，改善了非手導向的活動識別。盡管智能手表上的陀螺儀為非手導向的活動帶來了差異，但p值還不足以證明其意義。

不過，除了識別性能改進，通過添加陀螺儀，部分活動的識別F1分數出現了降低。在之前的研究中，陀螺儀也會導致某些活動的識別性能下降。這可能是由于來自陀螺儀的不相關信息。另一個原因可能是加速度計和陀螺儀的冗余特性。因此，在研究相關活動時最好結合陀螺儀。

盡管添加陀螺儀可以提高識別性能，但也會帶來額外的功耗和資源占用。如下圖所示，兩種情況下F1分數的差異均在0.1以內。因此，在一些需要低功耗的應用中（例如，使用智能手機進行活動識別），可能就不需要添加陀螺儀。

WISDM數據集：支持向量機（SVM）模型對每種活動的F1分數（上圖智能手表，下圖智能手機），星號表示差異顯著。

慣性傳感器在人體活動識別系統中很受歡迎。然而，添加陀螺儀會消耗更多的能量和處理資源。這項研究旨在探索添加陀螺儀對識別性能的附加價值。LOSO被用于評估識別性能，以便模型能夠泛化未經模型訓練的主題。結果證明了手導向活動（陀螺儀在手腕上）和非手導向活動（陀螺儀在腰部或口袋中）的識別改善。陀螺儀可以根據人體活動類型和傳感器所處位置進行組合使用。