Abstrakt. Dagens allmänt förekommande datorapplikationer för smarta hem syftar till att förbättra människors dagliga liv med respekt för ålderspann. Bland målgrupperna är äldre en befolkning som är angelägen om "val av boendeformer", vilket skulle göra det möjligt för dem att fortsätta att bo i sina hem men samtidigt tillhandahålla den hälso- och sjukvård de behöver. Med tanke på den växande äldre befolkningen finns det ett behov av statistiska modeller som kan fånga upp de återkommande mönstren i det dagliga livet och förnuftet på grundval av denna information. Vi presenterar en analys av verkliga sensordata som samlats in från 40 olika äldre hushåll med hjälp av rörelse-, dörr- och trycksensorer. Vårt mål är att automatiskt observera och modellera det dagliga beteendet hos äldre och upptäcka avvikelser som kan uppstå i sensordata. För detta ändamål introducerar vi först ett abstraktionslager för att skapa en gemensam grund för hemsensorkonfigurationer. Därefter bygger vi en probabilistisk spatiotemporalmodell för att sammanfatta det dagliga beteendet. Anomalier definieras sedan som betydande förändringar från den inlärda beteendemodellen och detekteras med hjälp av en cross-entropi åtgärd. Vi har jämfört de upptäckta anomalier med manuellt insamlade annoteringar och resultaten visar att det presenterade tillvägagångssättet kan upptäcka betydande beteendeförändringar hos äldre.
Aran m.fl. föreslog en indikator på förutsägbarhet baserad på kors-entropi åtgärd för upptäckt av anomalier i äldres dagliga beteende REF.
Anomaly Detection in Elderly Daily Behavior in Ambient Sensing Environments
{'venue': 'HBU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}