Koronarartärsjukdom, hjärtsvikt, angina pectoris och diabetes är bland de främsta orsakerna till morbiditet och dödlighet över hela världen. Känslighet för sådana sjukdomar förvärras av förändrade livsstilar, dåliga kostvanor, åldrande och fetma. Dessutom är konventionell diagnostik begränsad i deras förmåga att upptäcka sådana patologier i ett tidigt skede. Detta genererar efterfrågan på automatiska recommender system som effektivt kan övervaka och förutsäga patogena beteenden i kroppen. I detta syfte föreslår vi human gånganalys för att förutsäga två viktiga fysiologiska parametrar förknippade med olika sjukdomar, kroppsmasseindex och ålder. Förutsägelse av ålders- och kroppsmasseindex genom aktiv profilering av gångprover, skulle kunna användas ytterligare för att tillhandahålla lämpliga hälsorekommendationer. Befintliga strategier för att förutsäga ålders- och kroppsmasseindex kräver dock stränga experimentella inställningar för att uppnå lämplig prestanda. Till exempel har just inspelade talsignaler nyligen använts för att förutsäga kroppsmasseindex för olika ämnen. På liknande sätt förutspåddes åldersgrupperna genom att registrera gångprover från kroppssensorer och bärbara sensorer. Sådana specialiserade metoder begränsar aktiv och bekväm profilering av människans ålder och kroppsmasseindex. Vi tar itu med dessa frågor, genom att införa smartphone-sensorer som ett sätt att spela in gångsignaler. Med hjälp av ombord accelerometer och gyroskop hjälper till att utveckla lättanvända och tillgängliga system för att förutsäga kroppsmasseindex och ålder. För att empiriskt visa effektiviteten i vår föreslagna metod samlade vi in gångprover från sextiotre olika ämnen som klassificerades i kroppsmasseindex och åldersgrupper med sex välkända maskininlärningsklasser. Vi utvärderade vårt system med hjälp av två olika fönsteroperationer för funktionsextraktion, nämligen Gaussian och Square.
Ahmed m.fl. REF, utnyttjade ombord accelerometrar och gyroskop av smartphones för att extrahera gångprover för att förutsäga åldersgrupper och volym 7, 2019 kroppsmasseindex.
Predicting physiological developments from human gait using smartphone sensor data
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}