比较了基于IMU和基于视频的人体运动分类方法，发现单个摄像头比单个IMU提高10%的准确率，至少需要3个IMU才能超越摄像头。多变量时间序列分类器优于传统方法。将摄像头和IMU数据组合能超越任一数据模态，为人体运动分类提供新途径。

本文比较了基于IMU和基于视频的方法在军事按压和划船运动的人体运动分类中的表现。结果显示，单个摄像头比单个IMU提高了10%的分类准确率，而至少需要3个IMU才能超越单个摄像头。同时，使用基于多变量时间序列分类器进行原始数据处理的方法优于传统方法。最后，将单个摄像头和单个IMU的数据组合起来能超越任一数据模态，为使用智能手机摄像头和单一传感器进行有效的人体运动分类开辟了新的途径。