Abstract-år 2050 kommer ungefär en tredjedel av den franska befolkningen att vara över 65 år. Vårt laboratoriums nuvarande forskning fokuserar på övervakning av äldre i hemmet, för att upptäcka en förlust av autonomi så tidigt som möjligt. Vårt mål är att kvantifiera kriterier som den internationella verksamheten i det dagliga livet (ADL) eller den franska Autonomie Gerontologie Groupes Iso-Ressources (AGGIR) skalor, genom att automatiskt klassificera de olika ADL som utförs av försökspersonen under dagen. Ett hälsosmart hem används för detta. Vår hälsa Smart Home inkluderar, i en riktig platt, infraröd närvaro sensorer (lokalisering), dörrkontakter (för att styra användningen av vissa anläggningar), temperatur och hygrometri sensor i badrummet, och mikrofoner (ljudklassificering och taligenkänning). En bärbar kinematisk sensor informerar också posturala övergångar (med hjälp av mönsterigenkänning) och gångperioder (frekvensanalys). Dessa data som samlats in från de olika sensorerna används sedan för att klassificera varje temporal ram i en av de ADL som tidigare förvärvats (sju aktiviteter: hygien, toalettanvändning, äta, vila, sova, kommunikation, och klä/avkläda). Detta görs med hjälp av stödvektormaskiner. Vi utförde ett 1-h experiment med 13 unga och friska försökspersoner för att bestämma modellerna för de olika aktiviteterna, och sedan testade vi klassificeringsalgoritmen (korsvalidering) med verkliga data. Index Terms-Aktivitet i det dagliga livet (ADL), klassificering, hälsa smarta hem, maskininlärning, stöd vektor maskiner (SVMs).
Stöd Vector Machines (SVMs) användes i REF.
SVM-Based Multimodal Classification of Activities of Daily Living in Health Smart Homes: Sensors, Algorithms, and First Experimental Results
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}