Elderly activity recognition using smartphones and wearable devices (2019)
- Authors:
- Autor USP: ZIMMERMANN, LARISSA CARDOSO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: COMPUTAÇÃO MÓVEL; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; IDOSOS; ATIVIDADE MOTORA
- Keywords: Computação ubíqua; Context awareness; Human activity recognition; Reconhecimento de atividades humanas; Sensibilidade ao contexto; Ubiquitous computing
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Pesquisas e serviços no campo da saúde se valem da coleta, em tempo real ou não, de dados de ordem física, psicológica, sentimental, comportamental, entre outras, de pacientes ou participantes em experimentos: o objetivo é melhorar tratamentos e procedimentos. As soluções tecnológicas estão se tornando populares no contexto da saúde, pesquisadores da área de saúde destacam a necessidade de monitoramento e cuidado dos pacientes in situ. O campo de pesquisa de Reconhecimento de Atividade Humana (sigla em inglês HAR, Human Activity Recognition) envolve as áreas de computação ubíqua e de inteligência artificial, sendo aplicado nos mais diversos domínios. Com o uso de sensores como câmeras, microfones e acelerômetros, entre outros, um sistema HAR tem por tarefa identificar as atividades que uma pessoa realiza em um determinado momento. As informações coletadas pelos sensores e os dados do usuário são processados por algoritmos de aprendizado de máquina para identificar a atividade humana realizada. Apesar de existirem vários trabalhos na literatura de sistemas HAR, poucos são voltados para o público ancião. Bases de dados e sensores reportados em trabalhos relacionados são voltadas para um público genérico, perdendo precisão e robustez quando se trata de um público específico. Diante dessa lacuna, este trabalho propõe um sistema de Reconhecimento de Atividade Humana voltado para o idoso, levantando requisitos para o sistema HAR assistido e selecionando os dispositivos sensores.Um banco de dados HAR com dados coletados de voluntários mais velhos também é fornecido e disponibilizado. A avaliação do sistema foi realizada verificando a acurácia do processo de reconhecimento da atividade, definindo as melhores características estatísticas e algoritmos de classificação para o sistema de reconhecimento de atividades do idoso. Os resultados sugerem que esse sistema é uma tecnologia de suporte promissora para idosos, tendo uma acurácia de 98.37% com KNN (k = 1.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 13.02.2019
-
ABNT
ZIMMERMANN, Larissa Cardoso. Elderly activity recognition using smartphones and wearable devices. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-080049/. Acesso em: 26 dez. 2025. -
APA
Zimmermann, L. C. (2019). Elderly activity recognition using smartphones and wearable devices (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-080049/ -
NLM
Zimmermann LC. Elderly activity recognition using smartphones and wearable devices [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-080049/ -
Vancouver
Zimmermann LC. Elderly activity recognition using smartphones and wearable devices [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-080049/ - EPARS: elderly physical activity reminder system using smartphone and wearable sensors
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