HAR-HEALTH: Reconhecimento de Atividades Humanas associadas a Doenças Crônicas

O projeto abordou a pesquisa e o desenvolvimento de novos algoritmos para o reconhecimento de atividades humanas, baseados em informações visuais e, principalmente, dados de sensores de dispositivos móveis. Diferentemente do estado-da-arte, era desejado reconhecer grupos de atividades sendo executadas simultaneamente por uma determinada pessoa, além de criar um perfil deste indivíduo a partir do armazenamento de suas atividades ao longo do tempo. Para isso, diversos tópicos de pesquisa foram endereçados com um enfoque inovador: detecção de objetos, rastreamento e re-identificação de pessoas, modelagem da interação humano-objeto, reconhecimento de atividades, algoritmos para processamento e interpretação de dados de sensores de dispositivos móveis, fusão e normalização de sinais, entre outros.

O desenvolvimento se deu em parceria muito próxima com um grupo de pesquisadores da Samsung Eletrônica da Amazônia, cujas competências técnicas e conhecimentos científicos tem forte sinergia com os recursos da universidade. Portanto, ambas equipes trabalharam par e passo nas várias estratégias criadas ao longo do projeto com o objetivo de alcançar a melhor taxa de acurácia no reconhecimento de atividades humanas.

O projeto também teve colaboração do Instituto C.E.S.A.R, o qual forneceu num primeiro momento um aplicativo, nas plataformas Android e Tizen, para a coleta de dados sensoriais que foram utilizados no desenvolvimento do projeto. Num segundo momento, o C.E.S.A.R. recebeu deste projeto os modelo de classificação, baseado em redes neurais e SVM, para ser utilizado no aplicativo de reconhecimento de atividades humana desenvolvido por essa entidade.