För närvarande övervakas de äldres livsstil regelbundet för att fastställa riktlinjer för rehabiliteringsprocesser eller säkerställa välfärden för denna del av befolkningen. I denna bemärkelse, aktivitetsigenkänning är nödvändig för att upptäcka en objektiv uppsättning beteenden under hela dagen. Detta dokument beskriver ett korrekt, bekvämt och effektivt system som övervakar användarens fysiska aktivitet. En förlängning till ett belönat aktivitetsigenkänningssystem som deltog i EvAAL 2012 och EvAAL 2013 tävlingar presenteras. Detta tillvägagångssätt använder data som hämtas från accelerometrar för att generera diskreta variabler och det testas i en icke-kontrollerad miljö. För att uppnå målet används kärnan i algoritmen Ameva för att utveckla ett innovativt urval, diskretisering och klassificeringsteknik för aktivitetsigenkänning. Dessutom, i syfte att minska kostnaderna och öka användarnas acceptans och användbarhet, hela systemet använder bara en smartphone för att återvinna all information som krävs.
La Concepcion m.fl. REF hävstångsdata hämtas från accelerometersensorer för att generera diskreta variabler, då kärnan i algoritmen Ameva används för att utveckla val, diskretisering och klassificeringsteknik för aktivitetsigenkänning.
Mobile activity recognition and fall detection system for elderly people using Ameva algorithm
{'venue': 'Pervasive Mob. Comput.', 'journal': 'Pervasive Mob. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}