Rökningsinducerade sjukdomar är kända för att vara den främsta dödsorsaken i USA. I detta arbete designar vi RisQ, en mobil lösning som utnyttjar ett armband som innehåller en 9-axlig tröghetsmätningsenhet för att fånga in förändringar i orienteringen för en persons arm, och en maskininlärning pipeline som behandlar denna data för att exakt upptäcka rökgester och sessioner i realtid. Våra viktigaste innovationer är fyrfaldiga: a) en arm bana-baserad metod som extraherar kandidat hand-till-mun gester, b) en uppsättning av bana-baserade funktioner för att skilja rökning gester från förvirrande gester inklusive äta och dricka, c) en probabilistisk modell som analyserar sekvenser av hand-till-mun gester och slutsatser vilka gester är en del av enskilda rökning sessioner, och d) en metod som utnyttjar flera IMUs placeras på en persons kropp tillsammans med 3D animation av en persons arm för att minska bördan av självrapporter för märkta datainsamling. Våra experiment visar att vår gestigenkänningsalgoritm kan upptäcka rökgester med hög noggrannhet (95,7%), precision (91%) och återkallande (81%). Vi rapporterar också en användarstudie som visar att vi exakt kan upptäcka antalet röksessioner med mycket få falska positiva resultat under en dag, och att vi på ett tillförlitligt sätt kan extrahera början och slutet av röksessionerna.
I luften gest erkännande: Parate et al. REF designa en mobil lösning som kallas RisQ för att upptäcka rökgester och sessioner med ett armband och använda en maskininlärning pipeline för att bearbeta sensordata.
RisQ: recognizing smoking gestures with inertial sensors on a wristband
{'venue': "MobiSys '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}