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Title: MonitorMe: Android-based online activity recognition system
Other Titles: MonitorMe: sistema de reconhecimento de atividades baseado em Android
Author: Rocha, Ana Patrícia Oliveira Ferreira da
Advisor: Fernandes, José Maria Amaral
Cunha, João Paulo
Keywords: Engenharia de computadores
Transmissão de imagem
Vídeo
Monitorização
Defense Date: 2012
Publisher: Universidade de Aveiro
Abstract: A monitorização de uma pessoa pode ser importante em várias situações do dia-a-dia. Um modo de monitorização é a identificação de atividades realizadas. Atualmente, vários sensores potencialmente úteis para o reconhecimento de atividades, são integrados em dispositivos móveis, o que os torna particularmente interessantes para este tipo de monitorização. Uma forma complementar de monitorização é a utilização da gravação de um vídeo do ambiente que rodeia a pessoa a ser monitorizada. No entanto, dado o tamanho elevado dos vídeos para transmissão por canais sem fios ou mesmo para gravação no dispositivo, torna-se necessário atuar na compressão e redução da informação associada. Uma forma de o conseguir é adaptar a cadência de imagens adquiridas à velocidade da pessoa que está ser monitorizada. Nesta dissertação é proposto um sistema de monitorização online, chamado MonitorMe, que permite o reconhecimento de atividades e a gravação de um vídeo do ambiente envolvente de uma pessoa. Este sistema inclui um smartphone Android, mantido num bolso de camisa, e um módulo MARG (Magnetic, Angular Rate and Gravity), colocado num bolso das calças. Foi desenvolvida uma aplicação para o smartphone, que obtém dados dos sensores integrados em ambos os dispositivos para a realização do reconhecimento online de 6 atividades diferentes (em pé, sentado, deitado, andar, correr e queda). Este reconhecimento é conseguido utilizando um algoritmo de baixo custo computacional, cujo desenvolvimento teve em consideração as restrições relativas à capacidade de processamento e à duração da bateria dos telemóveis. Paralelamente ao reconhecimento de atividades, a câmara do smartphone captura imagens com uma cadência que varia com a velocidade do utilizador, esta última estimada a partir dos dados dos sensores processados para o reconhecimento de atividades. Demonstra-se assim a possibilidade de, com baixo custo computacional, diminuir a largura de banda de transmissão ou o armazenamento no dispositivo móvel. O sistema MonitorMe foi treinado e depois testado com dados obtidos em duas experiências envolvendo 10 pessoas, num total de 440 eventos diferentes com uma duração total de 45 minutos (2/3 usados para treino e 1/3 para teste). Os resultados globais obtidos mostraram uma sensibilidade superior a 93% e uma especificidade superior a 98% para o reconhecimento de atividades, e um erro médio relativo de 8.6% para a estimativa de velocidade.
The monitoring of a given person can be important in different day-to-day scenarios. Monitoring can be performed by detecting activities while being carried out. Presently, various sensors with potential for activity recognition are being included in mobile devices, so they are particularly interesting for this type of monitoring. A complementary way of monitoring consists in the use of a video recording of the subject’s surrounding environment. However, given the large size of the videos for transmission through wireless links or even for storage in the device, it is necessary to compress and reduce the corresponding information. This can be achieved by adapting the frame rate of the captured images to the speed of the user being monitored. In this dissertation an online monitoring system, MonitorMe, which performs activity recognition and video recording of the surrounding environment of a subject, is proposed. This system includes an Android smartphone, inserted in a shirt pocket, and an MARG (Magnetic, Angular Rate and Gravity) module, placed in a pants pocket. A smartphone application was developed, which collects data from the sensors integrated in both devices to perform the online recognition of 6 different activities (standing, sitting, lying, walking, running and fall). This was achieved by using an algorithm of low computational cost, which took into account the existing restrictions regarding processing power and battery life of mobile phones. In parallel with activity recognition, the smartphone camera captures images with a frame rate that varies with the user speed, the latter estimated from sensor data processed for activity recognition. This demonstrates the possibility of reducing the required transmission bandwidth or the storage in the mobile device, with a low computational cost. The MonitorMe system was trained and then tested using data collected in two experiments with a participation of 10 subjects, which resulted in a total of 440 different events with a total duration of 45 minutes (2/3 used for training and 1/3 for testing). The overall results have shown a sensibility greater than 93% and a specificity greater than 98% for activity recognition, and an average relative error of 8.6% for speed estimation.
Description: Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemática
URI: http://hdl.handle.net/10773/10216
Appears in Collections:DETI - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

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