Riconoscimento dell'attività fisica tramite sensore singolo: un approccio innovativo
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I rapidi progressi nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'apprendimento automatico e nella nanotecnologia, rafforzano la speranza di comprendere meglio la mente umana. L'ubiquitous computing ha contribuito alla creazione di ambienti intelligenti pervasi da dispositivi visibili e invisibili, che influenzano e migliorano tutti gli aspetti della vita umana. Di conseguenza, gli ambienti intelligenti lavorano a favore degli esseri umani per garantire loro maggiore comfort. Lo scopo di questo lavoro era quello di sviluppare parte di un sistema di assistenza ubiquitaria per moni...
I rapidi progressi nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'apprendimento automatico e nella nanotecnologia, rafforzano la speranza di comprendere meglio la mente umana. L'ubiquitous computing ha contribuito alla creazione di ambienti intelligenti pervasi da dispositivi visibili e invisibili, che influenzano e migliorano tutti gli aspetti della vita umana. Di conseguenza, gli ambienti intelligenti lavorano a favore degli esseri umani per garantire loro maggiore comfort. Lo scopo di questo lavoro era quello di sviluppare parte di un sistema di assistenza ubiquitaria per monitorare le attività quotidiane di base degli anziani: stare in piedi, sedersi, camminare, sdraiarsi e attività di transizione. Questo libro indaga l'uso di un sensore indossabile per sviluppare e valutare lo schema di classificazione delle attività con un'accuratezza affidabile in situazioni reali. Viene presentato un modello di clustering semi-supervisionato che, a differenza dei tradizionali algoritmi di clustering, richiede meno dati etichettati per addestrare il classificatore. Il modello centrale per l'approccio di clustering è un modello di transizione dell'attività fisica che imita diversi stati di posture e transizioni dell'attività umana.
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