BDBComp
Parceria:
SBC
Reconhecimento de Atividades Humanas utilizando Redes Neurais Auto-associativas e dados de um Smartphone

André L. C. SiqueiraAdriana R. G. Castro

Reconhecimento de Atividade Humana (RAH) é uma área de pesquisa importante e desafiadora, com muitas aplicações em ambientes e casas inteligentes. Este artigo apresenta um sistema para RAH baseado em Redes Neurais auto-associativas desenvolvido a partir de um banco de dados público composto por sinais de 6 atividades básicas. Os sinais foram adquiridos a partir de um acelerômetro e giroscópio de um Smartphone e as características extraídas dos sinais no domínio do tempo foram utilizadas para desenvolvimento do sistema de RAH proposto. A acurácia obtida de 97,73% para o conjunto de testes mostra a eficácia do sistema e a aplicabilidade das redes neurais auto-associativas para o problema de RAH.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2016/032.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD