Titulo Estágio
Identificação de atividade humana através do uso de Smart-Watches (SmartAct)
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
CISUC
Enquadramento
O seguimento da atividade humana pode ser útil para muitos propósitos e aplicações. São exemplos de aplicação: o desenvolvimento de soluções para “Active Assisted Living (AAL)” e direcionado para a população sénior; a monitorização de doentes epiléticos, entre outros. O objetivo final passa por uma monitorização constante e precisa da atividade do individuo de modo a atuar caso haja algum evento severo, como por exemplo, uma queda ou uma crise. O seguimento pode ser feito através da análise e processamento de biosinais, como por exemplo: acelerómetros/giroscópios, impedância galvânica da pele, temperatura, atividade cardíaca, etc. Outro especto de elevada importância é que a aquisição destes sinais deve ser feita de forma confortável e com perturbação mínima das atividades do utilizador. Desta forma, a aquisição deve ser feita através de dispositivos vestíveis (wearables), como por exemplo smartwatches.
Objetivo
O objetivo desta tese de mestrado é o desenvolvimento de classificadores (supervisionados e não supervisionados) para a classificação de diversas atividades, como por exemplo: andar, subir/descer escadas, dormir, em stress, etc. O aluno poderá abordar o problema através de um processo mais tradicional que envolve a extração e seleção de características, e a classificação por classificadores não profundos (shallow), ou (dependendo da quantidade de dados) enveredar por abordagens profundas (deep), envolvendo a extração e classificação de forma integrada.
O aluno terá ao seu dispor dados já existentes, adquiridos usando o Empatica Embrace+ Smartwatch no âmbito de um projeto do CISUC. O aluno poderá também explorar outros datasets open-access disponíveis (por exemplo: https://zenodo.org/records/6898244).
Além dos datasets já disponíveis o aluno deverá adquirir mais dados usando um Empatica Embrace+ Smartwatch que se encontra disponível para uso.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
-Leitura sobre o estado-da-arte em reconhecimento de atividade humana através de equipamentos vestíveis (Set-Out)
-Familiarização com os dados existentes e com o equipamento Empatica Embrace + (Set-Out)
-Aquisição de dados usando o equipamento Empatica Embrace + (Out-Dez)
-Testes iniciais com os dados recolhidos (Nov-Jan)
-Escrita do relatório intermédio (Dez-Jan)
Plano de Trabalhos - Semestre 2
-Aquisição de dados usando o equipamento Empatica Embrace + (Jan-Abr)
-Tratamento dos dados adquiridos (Jan-Abr)
-Desenvolvimento de classificadores (Fev-Mai)
-Estudar a possibilidade de implementação em tempo-real dos algoritmos desenvolvidos (Abr-Jun)
-Escrita da tese (Jan-Jul)
Condições
O aluno terá ao seu dispor dados para começar a trabalhar e um Empatica Embrace+ para aquisição de dados.
Para além disso o aluno terá um posto de trabalho num dos laboratórios do CISUC-Computação Adaptativa.
Observações
Esta tese de mestrado está integrada no WearSysLab, uma iniciativa financiada pela Feedzai First Foundation. Esta iniciativa conta com um grupo de trabalho multidisciplinar que estão disponíveis para apoiar o aluno ao longo do seu percurso.
Orientador
César Teixeira
cteixei@dei.uc.pt 📩