Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 787712

Automatizirano prepoznavanje aktivnosti iz podataka prikupljenih akcelerometrom


Brestovac, Jovana
Automatizirano prepoznavanje aktivnosti iz podataka prikupljenih akcelerometrom, 2015., diplomski rad, diplomski, Tehnički fakultet, Rijeka


CROSBI ID: 787712 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Automatizirano prepoznavanje aktivnosti iz podataka prikupljenih akcelerometrom
(Automated Activity Detection from Accelerometer Data)

Autori
Brestovac, Jovana

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Tehnički fakultet

Mjesto
Rijeka

Datum
26.11

Godina
2015

Stranica
39

Mentor
Štajduhar, Ivan

Ključne riječi
detekcija aktivnosti; akcelerometar; strojno učenje
(activity detection; accelerometer; machine learning)

Sažetak
U radu su se razvijali i testirali modeli za predikciju aktivnosti. Aktivnosti koje su se analizirale su: sjedenje za računalom, stajanje, hodanje i kretanje gore/dolje po stepenicama, stajanje i pričanje i hodanje i pričanje, te zasebno stajanje i hodanje. Bilo je potrebno napraviti dubinsku analizu podataka kako bi se postigla što veća točnost kod predikcije aktivnosti. Prije nego što se moglo početi sa razvojem modela predikcije aktivnosti bilo je potrebno obaviti pripremnu obradu podataka koja je obuhvaćala računanje 6 osnovnih metrika, a to su: srednja vrijednost, standardna devijacija, prosječna apsolutna razlika između vrijednosti, prosječna akcelerancija, zatim vrijeme između vrhova, te binomna distibucija. Kada se sve izračuna na kraju dobivene su 43 metrike. Metrike su računate za podatke pripremljene na 4 načina. Razlika u pripremi je bila u veličini okvira. Korišteni su okviri od 5, 10, 15 i 20 sekundi. Nakon što su izračunate metrike podaci su spremni za obradu. Nadalje, korištena su 4 modela učenja, a to su: slučajna šuma, stablo odluke, logistička regresija i višeslojni perceptron. Za testiranje korištena je 10- dijelna unakrsna provjera. Na kraju najbolje rezulate te dao korišteni algoritam nasumična šuma kada je veličina okvira bila 15 sekundi. Isti algoritam se koristio i za predikciju korisnika, te je također dao bolje rezultate od ostalih algoritama.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Tehnički fakultet, Rijeka

Profili:

Avatar Url Ivan Štajduhar (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Brestovac, Jovana
Automatizirano prepoznavanje aktivnosti iz podataka prikupljenih akcelerometrom, 2015., diplomski rad, diplomski, Tehnički fakultet, Rijeka
Brestovac, J. (2015) 'Automatizirano prepoznavanje aktivnosti iz podataka prikupljenih akcelerometrom', diplomski rad, diplomski, Tehnički fakultet, Rijeka.
@phdthesis{phdthesis, author = {Brestovac, Jovana}, year = {2015}, pages = {39}, keywords = {detekcija aktivnosti, akcelerometar, strojno u\v{c}enje}, title = {Automatizirano prepoznavanje aktivnosti iz podataka prikupljenih akcelerometrom}, keyword = {detekcija aktivnosti, akcelerometar, strojno u\v{c}enje}, publisherplace = {Rijeka} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Brestovac, Jovana}, year = {2015}, pages = {39}, keywords = {activity detection, accelerometer, machine learning}, title = {Automated Activity Detection from Accelerometer Data}, keyword = {activity detection, accelerometer, machine learning}, publisherplace = {Rijeka} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font