Abstract-Med den stigande åldern av befolkningen, det finns ökat behov av att hjälpa äldre behålla sin självständighet. Smarta hem, med passiva sensornätverk och genomträngande datorteknik, möjliggör en diskret bedömning av aktiviteter och beteenden hos äldre som kan vara användbara för hälsostatsbedömning och intervention. På grund av de många hälsofördelar som förknippas med socialisering, korrekt spårning om en individ har besökare i sitt hem är en av de viktigare aspekterna av äldstes beteende som kan bedömas med smart hem teknik. Med detta mål har vi utvecklat en preliminär SVM-modell för att identifiera perioder där otaggade besökare är närvarande i hemmet. Använda botid, antal sensor bränningar, och antal övergångar mellan stora vardagsrum (vardagsrum, matsal, kök och badrum) som funktioner i modellen, och själv rapportera från två ämnen som grund sanning, kunde vi exakt upptäcka närvaron av besökare i hemmet med en känslighet och specificitet på 0,90 och 0,89 för ämne 1, och 0,67 och 0,78 för ämne 2, respektive. Dessa preliminära data visar på möjligheten att upptäcka besökare med inhome sensor data, men belyser behovet av mer avancerade modellering tekniker så modellen fungerar bra för alla ämnen och alla typer av besökare.
Petersen m.fl. REF använde en Support Vector Machine (SVM) för att identifiera perioder där besökare finns i hemmet.
SVM to detect the presence of visitors in a smart home environment
{'venue': '2012 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': '2012 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}