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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19604| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0003-3368-6486 |
| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Estudo e caracterização das ferramentas para o reconhecimento de atividade humana usando sensores de acelerômetro |
| Título (s) alternativo (s): | Activity Recognition using accelerometer |
| Autor: | Giacomelli, Daniela Freitas |
| Primer orientador: | Paiva, Elaine Ribeiro de Faria |
| Primer miembro de la banca: | Miani, Rodrigo Sanches |
| Segundo miembro de la banca: | Escarpinati, Maurício Cunha |
| Resumen: | O Reconhecimento de Atividade Humana (RAH) tem o objetivo de classificar atividades humanas baseado em uma série de leituras realizadas por sensores de acelerômetro presentes em smartphones, tablets ou outros dispositivos semelhantes. Por meio dessa classificação, é possível reconhecer e predizer as atividades que estão sendo realizadas pelo usuário, possibilitando um monitoramento de suas ações. Esse monitoramento permite oferecer serviços na área de cuidados médicos, no acompanhamento de idosos, ou, ainda, em planejamento fitness. Este trabalho visa estudar e caracterizar as principais ferramentas e bases de dados existentes para a tarefa de RAH, criar um conjunto de técnicas de extração de características a partir da leitura dos sensores e disponibilizar tais informações em um site na Internet. Ademais, busca-se fornecer orientações e diretrizes para futuras pesquisas nesta área. Após testar um grupo de aplicativos disponíveis para coleta de dados do sensor de acelerômetro, constatou-se que o AccDataRec apresentou as melhores características. Além disso, diferentes conjuntos de atributos foram utilizados nos experimentos com três classificadores (Árvore de Decisão, Naive Bayes e KNN), dentre os quais, o KNN apresentou o melhor resultado para a classificação em RAH e concluiu-se que os atributos média e desvio padrão podem ser suficientes para obter um bom desempenho nesta tarefa. |
| Palabras clave: | Reconhecimento de atividade humana Acelerômetros Giroscópio |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | GIACOMELLI, D. F. Estudo e caracterização das ferramentas para o reconhecimento de atividade humana usando sensores de acelerômetro. 2017. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19604 |
| Fecha de defensa: | 3-ago-2017 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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