Avaliação de técnicas de inteligência computacional para identificação de atividades de vida diária

  • Wylken S. Machado
  • Pedro H. Barros
  • Eliana S. Almeida
  • Andre L. L. Aquino
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2018.3296

Resumo


Neste trabalho apresentamos a avaliação do desempenho de algoritmos de machine learning para identificar Atividades de Vida Diária (ADLs) e quedas. Nós avaliamos os seguintes algoritmos: K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Extra-Trees e Redes Neurais Recorrentes. Utilizamos um conjunto de dados coletados por uma Body Sensor Networks com cinco dispositivos sensores conectados através da interface Bluetooth Low Energy, chamado UMAFall. Obtivemos resultados satisfatórios, principalmente para as atividades saltar e queda frontal, com 100 % de acurácia, utilizando o algoritmo Extra-Trees.

Publicado
26/07/2018
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MACHADO, Wylken S.; BARROS, Pedro H.; ALMEIDA, Eliana S.; AQUINO, Andre L. L.. Avaliação de técnicas de inteligência computacional para identificação de atividades de vida diária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA (SBCUP), 10. , 2018, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 . ISSN 2595-6183. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2018.3296.