SIRAH: sistema de reconhecimento de atividades humanas e avaliação do equilibrio postural

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Durango, Melisa de Jesus Barrera [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Inteligência ambiental; Ambientes inteligentes; Internet das coisas; Reconhecimento de atividades humanas; Sensores; Sensores corporais; Acelerômetro; Classificação em tempo real; Redes neurais artificiais; Oscilação corporal; Baropodômetro; Ambient intelligence: smart environments; Internet of things; Human activity recognition; Sensors; Wearable sensor; Accelerometer; Online classification; Real-time classification; Artificial neural network; Principal component analysis; Body sway; Baraopodometer
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/151317

O reconhecimento de atividades humanas abrange diversas técnicas de classificação que permitem identificar padrões específicos do comportamento humano no momento da ocorrência. A identificação é realizada analisando dados gerados por diversos sensores corporais, entre os quais destaca-se o acelerômetro, pois responde tanto à frequência como à intensidade dos movimentos. A identificação de atividades é uma área bastante explorada. Porém, existem desafios que necessitam ser superados, podendo-se mencionar a necessidade de sistemas leves, de fácil uso e aceitação por parte dos usuários e que cumpram com requerimentos de consumo de energia e de processamento de grandes quantidades de dados. Neste trabalho apresenta-se o desenvolvimento do Sistema de Reconhecimento de atividades Humanas e Avaliação do Equilíbrio Postural, denominado SIRAH. O sistema está baseado no uso de um acelerômetro localizado na cintura do usuário. As duas fases do reconhecimento de atividades são apresentadas, fase Offline e fase Online. A fase Offline trata do treinamento de uma rede neural artificial do tipo perceptron de três camadas. No treinamento foram avaliados três estudos de caso com conjuntos de atributos diferentes, visando medir o desempenho do classificador na diferenciação de 3 posturas e 4 atividades. No primeiro caso o treinamento foi realizado com 15 atributos, gerados no domínio do tempo, com os que a rede neural artificial alcançou uma precisão de 94,40%. No segundo caso foram gerados 34 atributos tanto no domínio do tempo quanto da frequência. Uma vez treinada a rede neural artificial, esta classificou corretamente as posturas e atividades em 94,35% das vezes. No terceiro caso aplicou-se o método de seleção automática PCA (Principal Componente Analysis) no conjunto de 34 atributos. Com 20 componentes principais a rede neural artificial teve uma precisão de 95,55%. Na fase Online foi implementado no sistema SIRAH o modelo obtido no treinamento com o primeiro estudo de caso, com o objetivo de classificar dados novos do sensor em tempo real. Estes atributos são gerados exclusivamente no domínio do tempo, evitando a implementação da Transformada de Fourier no sistema, que aumentaria a complexidade computacional e o tempo de execução do algoritmo. O sistema SIRAH envia ao computador a atividade ou postura classificada, limitando desta forma a quantidade de informação transmitida na rede local. O sistema SIRAH também calcula a raiz do valor quadrático médio da aceleração horizontal e os deslocamentos nos eixos ântero-posterior e médio-lateral do centro de massa do corpo, indicadores da oscilação corporal, parâmetros sugeridos como medida do equilíbrio na postura ereta semi-estática. Para validar esta funcionalidade foram realizados testes que alteram o sistema de controle postural, usados para avaliar o equilíbrio. Os resultados dos testes mostraram que o acelerômetro consegue diferenciar estas condições, concluindo-se que esta funcionalidade torna ao sistema SIRAH uma ferramenta válida na avaliação da oscilação corporal continua, que pode ser usada em ambientes externos a clínicas e laboratórios especializados. SIRAH, com suas duas funcionalidades, é um sistema confortável e de fácil uso, pois sua localização não atrapalha os movimentos dos usuários.