Erkennung körperlicher Aktivität mit einem einzigen Sensor: Ein neuartiger Ansatz

Die rasanten Fortschritte im Bereich der kstlichen Intelligenz, insbesondere im maschinellen Lernen und in der Nanotechnologie, st酺ken die Hoffnung, das menschliche Denken besser verstehen zu k霵nen. Ubiquitous Computing hat zur Schaffung intelligenter Umgebungen beigetragen, die von diesen sichtbaren und unsichtbaren Ger酹en durchdrungen sind, welche alle Aspekte des menschlichen Lebens beeinflussen und verbessern. Infolgedessen arbeiten intelligente Umgebungen im Interesse des Menschen, um ihm mehr Komfort zu bieten. Das Ziel dieser Arbeit war es, einen Teil eines allgegenw酺tigen Pflegesystems zu entwickeln, um die grundlegenden Alltagsaktivit酹en 鄟terer Menschen zu erwachen: Stehen, Sitzen, Gehen, Liegen und 鈁ergangsaktivit酹en. Dieses Buch untersucht die Verwendung eines tragbaren Sensors zur Entwicklung und Bewertung eines Schemas zur Klassifizierung von Aktivit酹en mit zuverl酲siger Genauigkeit in realen Situationen. Es wird ein semi-erwachtes Clustering-Modell vorgestellt, das im Gegensatz zu herk闣mlichen Clustering-Algorithmen weniger gekennzeichnete Daten zum Trainieren des Klassifikators ben飆igt. Das Kernmodell f den Clustering-Ansatz ist ein Modell f den 鈁ergang zwischen k顤perlichen Aktivit酹en, das verschiedene Haltungszust鄚de und 鈁erg鄚ge menschlicher Aktivit酹en imitiert.