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

Empresa:
Samsung

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.

Smartphone

Contribuições geradas à partir dessa pesquisa…

  • Publicações

Victor Hugo Cunha de Melo; Jesimon Barreto Santos; Carlos Antonio Caetano Junior; Jessica Sena; Otavio A B Penatti; William Robson Schwartz

Object-based Temporal Segment Relational Network for Activity Recognition Inproceedings

Em: Conference on Graphic, Patterns and Images (SIBGRAPI), pp. 1-8, 2018.

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Jessica Sena; Jesimon Barreto Santos; William Robson Schwartz

Multiscale DCNN Ensemble Applied to Human Activity Recognition Based on Wearable Sensors Inproceedings

Em: 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2018), pp. 1-5, 2018.

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Artur Jordao; Leonardo Antônio Borges Torres; William Robson Schwartz

Novel Approaches to Human Activity Recognition based on Accelerometer Data Journal Article

Em: 12 (7), pp. 1387–1394, 2018.

Links | BibTeX

Raphael Felipe Carvalho de Prates; Marina Santos Oliveira; William Robson Schwartz

Kernel Partial Least Squares for Person Re-Identification Inproceedings

Em: IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance (AVSS), 2016.

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