Välbefinnande påverkas ofta av hälsorelaterade förhållanden. Bland dessa finns näringsrelaterade hälsoförhållanden, som avsevärt kan minska livskvaliteten. Vi föreställer oss ett system som övervakar patienternas köksaktiviteter och som baserat på det upptäckta ätbeteendet kan ge kliniker indikatorer för att förbättra en patients hälsa. För att bli framgångsrik måste ett sådant system resonera om personens handlingar och mål. För att ta itu med detta problem introducerar vi en symbolisk beteendeigenkänningsmetod, kallad beräknings Causal Behaviour Models (CCBM). CCBM kombinerar symbolisk representation av personens beteende med en probabilistisk slutsats till förnuftet om ens handlingar, den typ av måltid som tillreds och dess potentiella hälsoeffekter. För att utvärdera tillvägagångssättet använder vi en matlagningsdatauppsättning av oskrivna köksaktiviteter, som innehåller data från olika sensorer i ett riktigt kök. Resultaten visar att tillvägagångssättet kan resonera om personens matlagningsåtgärder. Den kan också erkänna målet när det gäller typ av beredd måltid och om den är hälsosam. Dessutom jämför vi CCBM med toppmoderna metoder som Hidden Markov Models (HMM) och beslutsträd (DT). Resultaten visar att vårt arbetssätt är jämförbart med HMM och DT när det används för aktivitetsigenkänning. Den överträffade HMM för måligenkänning av måltidstypen med mediannoggrannhet på 1 jämfört med med mediannoggrannheten på 0,12 vid applicering av HMM. Vårt tillvägagångssätt överträffade också HMM för att känna igen om en måltid är hälsosam med en median noggrannhet på 1 jämfört med med median noggrannhet på 0,5 med HMM.
Yordanova m.fl. REF föreslog en beräkningsbaserad Causal Behaviour Model (CCBM) som bygger på principen om beräkningsstatens rymdmodeller (CSSM).
Analysing Cooking Behaviour in Home Settings: Towards Health Monitoring †
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}