Pervasive computing erbjuder en aldrig tidigare skådad möjlighet att diskret övervaka beteende och använda den stora mängden insamlade data för att utföra analys av aktivitetsbaserade beteendemönster. I detta dokument introducerar vi begreppet aktivitetskurva, som representerar en abstraktion av en individs normala dagliga rutin baserad på automatiskt igenkända aktiviteter. Vi föreslår metoder för att upptäcka förändringar i beteenderutiner genom att jämföra aktivitetskurvor och använda dessa förändringar för att analysera möjligheten av förändringar i kognitiv eller fysisk hälsa. Vi demonstrerar vår modell och utvärderar vår förändringsdetekteringsmetod med hjälp av en longitudinell smart hemsensor som samlats in från 18 smarta hem med äldre vuxna invånare. Slutligen visar vi hur stordatabaserad genomträngande analys såsom aktivitetskurvabaserad förändringsdetektering kan användas för att utföra funktionell hälsobedömning. Vår utvärdering visar att det finns korrelationer mellan beteende och hälsoförändringar och att dessa förändringar automatiskt kan upptäckas med hjälp av smarta hem, maskininlärning och stordatabaserad genomträngande analys.
För att analysera möjliga förändringar i kognitiv eller fysisk hälsa, Dawadi et al. REF införde begreppet aktivitetskurva och föreslog en permutationsbaserad förändringsdetektering i aktivitetsrutinalgoritm.
Modeling patterns of activities using activity curves
{'venue': 'Pervasive and mobile computing', 'journal': 'Pervasive and mobile computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}