Identificação de Padrões Multimodais de Comportamento Humano Utilizando Fenotipagem Digital

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: MOURA, Ivan Rodrigues de lattes
Orientador(a): SILVA, Francisco José da Silva e lattes
Banca de defesa: SILVA, Francisco José da Silva e lattes, COUTINHO, Luciano Reis lattes, KON, Fábio lattes, ENDLER, Markus lattes, RABÊLO, Ricardo de Andrade Lira lattes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (ASSOCIAÇÃO UFMA/UFPI)
Departamento: DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Padrões comportamentais;
Fenotipagem digital;
Comportamento humano;
Dispositivos ubíquos
Palavras-chave em Inglês:
Behavioral patterns;
Digital phenotyping;
Human behavior;
Ubiquitous devices
Área do conhecimento CNPq:
Banco de Dados
Link de acesso: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/5260
Resumo: Digital phenotyping is a research area that proposes the automatic collection of context data through sensors available in pervasive devices, allowing computational techniques to process this data to automatically detect human behaviors (e.g., sociability, physical activity). This information can support professionals specialized in monitoring and treating the health of individuals. Based on this scenario, this study proposes a solution capable of processing behavioral inference to recognize behavior patterns. These patterns are designed based on context attributes to model individuals’ behavior in specific situations, such as weekends and working days. Also, the proposed solution recognizes behavioral changes through knowledge modeling of the health specialist from fuzzy logic concepts. The preliminary experiments identified that the routine stability of individuals presents a high positive correlation with the solution’s ability to recognize multimodal behavioral patterns capable of modeling the behavioral routine. This evaluation also recognizes that the proposed solution is sensitive to identifying behavioral changes. Finally, we present an analysis of the influence of the solution’s hyperparameters on learning context-enriched human behavior patterns. Based on this analysis, we designed guidelines to support the parameterization process of the proposed solution.
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Tese( Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (ASSOCIAÇÃO UFMA/UFPI) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2023.https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/5260Digital phenotyping is a research area that proposes the automatic collection of context data through sensors available in pervasive devices, allowing computational techniques to process this data to automatically detect human behaviors (e.g., sociability, physical activity). This information can support professionals specialized in monitoring and treating the health of individuals. Based on this scenario, this study proposes a solution capable of processing behavioral inference to recognize behavior patterns. These patterns are designed based on context attributes to model individuals’ behavior in specific situations, such as weekends and working days. Also, the proposed solution recognizes behavioral changes through knowledge modeling of the health specialist from fuzzy logic concepts. The preliminary experiments identified that the routine stability of individuals presents a high positive correlation with the solution’s ability to recognize multimodal behavioral patterns capable of modeling the behavioral routine. This evaluation also recognizes that the proposed solution is sensitive to identifying behavioral changes. Finally, we present an analysis of the influence of the solution’s hyperparameters on learning context-enriched human behavior patterns. Based on this analysis, we designed guidelines to support the parameterization process of the proposed solution.A fenotipagem digital é uma área de pesquisa que propõe a coleta automática de dados de contexto por meio de sensores disponíveis em dispositivos pervasivos, permitindo que técnicas computacionais processem esses dados para detectar automaticamente comportamentos humanos (por exemplo, sociabilidade, atividade física). Essas informações podem subsidiar profissionais especializados no acompanhamento e tratamento da saúde dos indivíduos. Com base nesse cenário, este estudo propõe uma solução capaz de processar inferências comportamentais para reconhecer padrões comportamentais. Esses padrões são projetados com base em atributos de contexto para modelar o comportamento dos indivíduos em situações específicas, como f inais de semana e dias úteis. Além disso, a solução proposta reconhece mudanças comportamentais por meio da modelagem do conhecimento do especialista em saúde a partir de conceitos da lógica fuzzy. Os experimentos preliminares identificaram que a estabilidade rotineira dos indivíduos apresenta uma alta correlação positiva com a habilidade da solução em reconhecer padrões comportamentais multimodais capazes de modelar a rotina comportamental. Esta avaliação também reconhece que a solução tem sensibilidade para identificar mudanças comportamentais. Por f im, apresentamos uma análise da influência dos hiperparâmetros da solução na aprendizagem de padrões de comportamento humano enriquecidos com o contexto. A partir desta análise, projetamos diretrizes para auxiliar o processo de parametrização da solução proposta.Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2024-04-25T14:40:08Z No. of bitstreams: 1 Manuscrito_da_Tese_de_Doutorado_Ivan_Final_assinado_assinado.pdf: 4159024 bytes, checksum: 957e199df255c4f15dc580e2b36ee45e (MD5)Made available in DSpace on 2024-04-25T14:40:08Z (GMT). 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