Εντοπισμός ανωμαλιών στην αναγνώριση ανθρώπινης δραστηριότητας
Creators: name: Κορμενίδης, Χαράλαμπος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Αναγνώριση Ανθρώπινης Δραστηριότητας
Μηχανική Μάθηση
Ανάλυση Χρονοσειρών
Human Activity Recognition
Machine Learning
Time Series Analysis

description: Η διαχείριση χρονοσειρών με δεδομένα υψηλής ανάλυσης και συχνότητας, όπως οι σένσορες, είναι ένας τομέας που τυγχάνει μεγάλης αναγνώρισης και αναπτύσσεται συνεχώς τα τελευταία χρόνια. Σε αυτή την κατηγορία εντάσσονται τα smartwatches, τα οποία γνωρίζουν άνοδο στην αγορά των μικροσυσκευών, ανοίγοντας καινούριες αγορές. Σε τέτοιες συσκευές ενσωματώνονται σένσορες όπως γυροσκόπιο, ανιχνευτής καρδιακών παλμών, μαγνητοσκόπιο και άλλοι αισθητήρες. Η ύπαρξη αυτών, έχει δώσει τη δυνατότητα στους πωλητές των συσκευών αυτών να τα συνοδεύουν με εφαρμογές, όπως μετρητές βη- μάτων, παρακολούθηση καρδιακών παλμών κ.α., οι οποίες έχουν απήχηση στους χρήστες όχι μόνο ως gadgets, αλλά και ως συστήματα παρακολούθησης της υγείας τους. Ωστόσο, τα δεδομένα που επιστρέφουν οι αισθητήρες συνοδεύονται συνήθως από θόρυβο, για ποικίλους λόγους. Το συγκεκριμένο πεδίο απασχολεί επίσης την ακαδημαϊκή κοινότητα, έχοντας αναπτύξει σχετικές έρευνες και μεθοδολογίες. Η συγκεκριμένη εργασία πραγματεύεται το θέμα της αναγνώρισης ανθρωπίνων δραστηριοτήτων με τη χρήση αισθητήρων που μπορούν να φορεθούν (wearables), όπως και τη διαχείριση των ανωμαλιών στα δεδομένα των χρονοσειρών. Αποτελεί συνέχεια αρχικής μελέτης, στην οποία έχουν συλλεγεί τα δεδομένα από διάφορες δραστηριότητες. Τέλος αναπτύσσεται ένα μοντέλο πρόβλεψης. Οι επιδόσεις του μοντέλου αυτού χρησιμοποιούνται ως αφετηρία για την εκπόνηση αυτής της διπλωματικής. Πραγματοποιείται αξιολόγηση και σύγκριση μιας πληθώρας μοντέλων μηχανικής μάθησης για την κατηγοριοποίηση των κινήσεων. Επιπλέον, πραγματοποιείται προ-επεξεργασία και συνδυασμός των δεδομένων, επιτυγχάνοντας ακριβέστερες προβλέψεις στο μοντέλο. Τέλος, τα αποτελέσματα αναπαριστώνται σε συγκριτικούς πίνακες. Παράλληλα, σχολιάζονται τα ενδιαφέροντα συμπεράσματα που οφείλονται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών, όπως και οι προοπτικές περαιτέρω διερεύνησης στα πλαίσια της εργασίας αυτής.
description: Η διαχείριση χρονοσειρών με δεδομένα υψηλής ανάλυσης και συχνότητας, όπως οι σένσορες, είναι ένας τομέας που τυγχάνει μεγάλης αναγνώρισης και αναπτύσσεται συνεχώς τα τελευταία χρόνια. Σε αυτή την κατηγορία εντάσσονται τα smartwatches, τα οποία γνωρίζουν άνοδο στην αγορά των μικροσυσκευών, ανοίγοντας καινούριες αγορές. Σε τέτοιες συσκευές ενσωματώνονται σένσορες όπως γυροσκόπιο, ανιχνευτής καρδιακών παλμών, μαγνητοσκόπιο και άλλοι αισθητήρες. Η ύπαρξη αυτών, έχει δώσει τη δυνατότητα στους πωλητές των συσκευών αυτών να τα συνοδεύουν με εφαρμογές, όπως μετρητές βη- μάτων, παρακολούθηση καρδιακών παλμών κ.α., οι οποίες έχουν απήχηση στους χρήστες όχι μόνο ως gadgets, αλλά και ως συστήματα παρακολούθησης της υγείας τους. Ωστόσο, τα δεδομένα που επιστρέφουν οι αισθητήρες συνοδεύονται συνήθως από θόρυβο, για ποικίλους λόγους. Το συγκεκριμένο πεδίο απασχολεί επίσης την ακαδημαϊκή κοινότητα, έχοντας αναπτύξει σχετικές έρευνες και μεθοδολογίες. Η συγκεκριμένη εργασία πραγματεύεται το θέμα της αναγνώρισης ανθρωπίνων δραστηριοτήτων με τη χρήση αισθητήρων που μπορούν να φορεθούν (wearables), όπως και τη διαχείριση των ανωμαλιών στα δεδομένα των χρονοσειρών. Αποτελεί συνέχεια αρχικής μελέτης, στην οποία έχουν συλλεγεί τα δεδομένα από διάφορες δραστηριότητες. Τέλος αναπτύσσεται ένα μοντέλο πρόβλεψης. Οι επιδόσεις του μοντέλου αυτού χρησιμοποιούνται ως αφετηρία για την εκπόνηση αυτής της διπλωματικής. Πραγματοποιείται αξιολόγηση και σύγκριση μιας πληθώρας μοντέλων μηχανικής μάθησης για την κατηγοριοποίηση των κινήσεων. Επιπλέον, πραγματοποιείται προ-επεξεργασία και συνδυασμός των δεδομένων, επιτυγχάνοντας ακριβέστερες προβλέψεις στο μοντέλο. Τέλος, τα αποτελέσματα αναπαριστώνται σε συγκριτικούς πίνακες. Παράλληλα, σχολιάζονται τα ενδιαφέροντα συμπεράσματα που οφείλονται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών, όπως και οι προοπτικές περαιτέρω διερεύνησης στα πλαίσια της εργασίας αυτής.