Reconhecimento de atividade física usando um único sensor: uma abordagem inovadora

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Bol O rápido avanço no campo da Inteligência Artificial, mais especificamente em Aprendizagem Automática e Nanotecnologia, fortalece as esperanças de compreender melhor a mente humana. A computação ubíqua ajudou na criação de ambientes inteligentes permeados por esses dispositivos visíveis e invisíveis, que estão a afetar e melhorar todos os aspetos da vida humana. Assim, como consequência, os ambientes inteligentes trabalham em nome dos seres humanos para facilitar o conforto. O objetivo deste trabalho foi desenvolver parte de um sistema de cuidados ubíquo para monitorizar as atividades básicas da vida diária dos idosos: levantar-se, sentar-se, andar, deitar-se e atividades de transição. Este livro investiga o uso de um sensor vestível para desenvolver e avaliar o esquema de classificação de atividades com precisão confiável em situações do mundo real. É apresentado um modelo de agrupamento semi-supervisionado que, ao contrário dos algoritmos de agrupamento tradicionais, requer menos dados rotulados para treinar o classificador. O modelo central para a abordagem de agrupamento é um modelo de transição de atividade física que imita diferentes estados de posturas e transições da atividade humana.

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O rápido avanço no campo da Inteligência Artificial, mais especificamente em Aprendizagem Automática e Nanotecnologia, fortalece as esperanças de compreender melhor a mente humana. A computação ubíqua ajudou na criação de ambientes inteligentes permeados por esses dispositivos visíveis e invisíveis, que estão a afetar e melhorar todos os aspetos da vida humana. Assim, como consequência, os ambientes inteligentes trabalham em nome dos seres humanos para facilitar o conforto. O objetivo deste trabalho foi desenvolver parte de um sistema de cuidados ubíquo para monitorizar as atividades básicas da vida diária dos idosos: levantar-se, sentar-se, andar, deitar-se e atividades de transição. Este livro investiga o uso de um sensor vestível para desenvolver e avaliar o esquema de classificação de atividades com precisão confiável em situações do mundo real. É apresentado um modelo de agrupamento semi-supervisionado que, ao contrário dos algoritmos de agrupamento tradicionais, requer menos dados rotulados para treinar o classificador. O modelo central para a abordagem de agrupamento é um modelo de transição de atividade física que imita diferentes estados de posturas e transições da atividade humana.


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  • 9786209350559
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