Título: SeAct: Método Híbrido de Segmentação de Fluxos de Dados de Sensores para Ambientes de Vida Assistida

Data: 15/06/2023

Horário: 10h00

Local: Sala de Seminários – Bloco 952

Resumo:

O envelhecimento da população em todo o mundo demanda ferramentas avançadas para monitorar continuamente as atividades das pessoas, apoiando o envelhecimento e detectando possíveis problemas de saúde. Um Ambiente de Vida Assistida - Ambient Assisted Living, do inglês - incorpora e integra objetos e pessoas de maneira não intrusiva e discreta, com soluções que tratam desde a coleta dos fluxos de dados de sensores até a análise dos dados para tomada de decisão. A principal limitação do AAL é que os fluxos de dados precisam ser continuamente detectados através de janelas de tempo, ou segmentos, cujo tamanho deve se adequar às ações que representam atividades em curso. Entretanto, um segmento pode não conter eventos relevantes para uma ação atual, dificultando sua análise. Nesse contexto, um problema crescente na segmentação de dados de sensores está relacionado à captura de eventos que podem ser gerados pelo mesmo sensor, porém pertencentes a atividades diferentes, gerando ambiguidade. Para solucionar esse problema, a literatura aborda diferentes métodos que aprendem o padrão de atividades de um residente de AAL, mas não combinam ou processam os eventos gerados pelos sensores semanticamente para reconhecer essas atividades. Além disso, não existem ontologias que permitem anotar, consultar ou rastrear os resultados do processo de segmentação, dificultando a análise dos segmentos oriundos de recursos heterogêneos, sejam sensores ou técnicas aplicadas na segmentação. Esse trabalho propõe então um método híbrido de segmentação de fluxos de dados de sensores para AAL, denominado SeAct e uma ontologia denominada SeRt para anotação semântica de segmentação. Três experimentos foram realizados para avaliar o método proposto, adotando dois conjuntos de dados públicos. Como resultado, melhorias na acurácia e precisão do reconhecimento de atividade humana foram identificadas em relação à abordagens existentes. Além disso, foram aplicadas Questões de Competência para validar a SeRt.

Banca examinadora:

• Prof.ª Dr.ª Vânia Maria Ponte Vidal (MDCC/UFC - Orientadora)
• Prof.ª Dr.ª Rossana Maria de Castro Andrade (MDCC/UFC - Coorientadora)
• Dr. José Maria da Silva Monteiro Filho (UFC)
• Prof. Dr. Tales Paiva Nogueira (UNILAB)
• Prof.ª Dr.ª Thaís Vanconcelos Batista (UFRN)
• Prof.ª Chiara Renso (ISTI-CNR/Itália)