Abstract-Hur vi känner påverkas starkt av hur bra vi sover. Nya kvantifierade själv-appar och bärbara enheter gör det möjligt för människor att mäta och hålla reda på sömn varaktighet, mönster och kvalitet. Men dessa metoder är påträngande, lägger en börda på användarna att ändra sina dagliga sömnrelaterade vanor för att få sömndata; till exempel, användare måste bära besvärliga enheter (t.ex. ett pannband) eller informera appen när de går och sover och vaknar. I detta dokument presenterar vi ett radikalt annorlunda tillvägagångssätt för att mäta sömnens längd baserat på en ny modell för bästa ansträngningssömn (BES). BES sluter sömn med smartphones på ett helt diskret sätt - det vill säga, användaren är helt bort från övervakningsprocessen och interagerar inte med telefonen utöver normalt användarbeteende. En sensorbaserad inferensalgoritm förutsäger sömnens varaktighet genom att utnyttja en samling mjuka tips som binder sömnens längd till olika smartphone-användningsmönster (t.ex. tid och längd för smartphoneanvändning eller ladda upp händelser) och miljöobservationer (t.ex. långvarig tystnad och mörker). Vi utför kvantitativa och kvalitativa jämförelser mellan två smarttelefoner endast metoder som vi utvecklat (dvs., BES-modell och en sleep-with-the-phone approach) och två populära kommersiella bärbara system (Le., Zeo pannband och Jawbone armband). Resultat från vår en veckas studie på 8 personer ser mycket lovande ut och visar att BES-modellen exakt kan sluta sig till sömnens längd (± 42 minuter) med en helt "hands off"-strategi som kan hantera den naturliga variationen i användarnas sömnrutiner och miljöer.
Zhenyu Chen m.fl. REF presenterade ett tillvägagångssätt för att mäta sömnens längd baserat på en ny modell för bästa ansträngningssömn (BES).
Unobtrusive sleep monitoring using smartphones
{'venue': '2013 7th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare and Workshops', 'journal': '2013 7th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare and Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}