바디스코프

정확한 활동 인식은 맥락 인식 시스템, 라이프 로깅 및 개인 건강 시스템과 같은 다양한 유비쿼터스 컴퓨팅 애플리케이션의 개발을 가능하게 합니다. 착용 가능한 센서 기술은 인프라에 센서를 설치하지 않고도 활동 인식을 위한 데이터를 수집하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 사용자는 더 많은 다양한 활동을 정확하게 인식하기 위해 여러 개의 센서를 착용해야 할 수 있습니다. 우리는 사용자의 목 부분에서 발생하는 소리를 기록하고 이를 식사, 음료, 대화, 웃음 및 기침과 같은 사용자 활동으로 분류하기 위해 바디스코프라는 착용 가능한 음향 센서를 개발했습니다. 우리의 바디스코프 센서만 사용하여 12가지 활동을 분류한 지원 벡터 머신의 F-측정치는 79.5%였습니다. 또한 소규모 실험 연구를 수행했으며, 바디스코프가 71.5%의 정확도로 네 가지 활동(식사, 음료, 대화 및 웃음)을 식별할 수 있음을 발견했습니다.