Modeling complex human activities with inertial units, ambient sensors, and machine learning - Colombo, Laura Sthefany; Conde, André Luiz da Silva; Pereira, Leonardo Tórtoro; Ranieri, Caetano Mazzoni (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.14517, 2025)
O reconhecimento de atividades humanas é essencial para aplicações em saúde, esportes e ambientes inteligentes. Trabalhos recentes utilizam desde modelos clássicos até redes neurais profundas. Contudo, poucos exploram a influência da similaridade entre atividades complexas na acurácia dos modelos. Este trabalho compara árvores de decisão, florestas aleatórias e uma rede neural convolucional unidimensional (CNN-1D) em dois conjuntos de dados públicos: PAMAP2 e HWU-USP. No PAMAP2, a CNN-1D mostrou-se mais robusta (acurácia de 62,48% ± 10,31%), enquanto no HWU-USP o modelo Floresta Aleatória foi mais estável (acurácia de 38,93% ± 3,94%), destacando a importância do ajuste de hiperparâmetros para tarefas complexas.