Reconhecimento de Atividades em casas inteligentes: uma abordagem não intrusiva explorando processamento semântico

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-04-19T12:36:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao_eduardo_soares_de_abreu.pdf: 4224104 bytes, checksum: fc46a837bb512d7f07fb7941f7cd362d (MD5) === Approved for entry...

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Bibliographic Details
Main Author: Abreu, Eduardo Soares de
Other Authors: http://lattes.cnpq.br/8861113953470000
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Pelotas 2018
Subjects:
Online Access:http://repositorio.ufpel.edu.br:8080/handle/prefix/3842
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topic CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Reconhecimento de atividades
Processamento semântico
Ontologia
Ciência de contexto
Recognition activity
Semantic processing
Ontology
Context awareness
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Abreu, Eduardo Soares de
Reconhecimento de Atividades em casas inteligentes: uma abordagem não intrusiva explorando processamento semântico
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This aging results in significant socioeconomic challenges in the public health sector, as well as in the incidence of chronic-degenerative diseases, with dementia being one of the most worrying. An alternative that has been widely proposed is the use of intelligent houses (ambient assisted living), in which the residences of people under treatment should contemplate computational services that can assist them in their daily practices, in the most transparent way possible. This work has the acronym EXEHDA-AR (EXEHDA-Activity Recognition), and its main objective is to contribute with the Context Recognition and Adaptation Subsystem of the EXEHDA (Execution Environment for Highly Distributed Applications) middleware, enabling it to meet the demands Of Activity Recognition, using a Context Awareness approach. The EXEHDA-AR explores semantic processing to provide Activity Recognition in smart home, for which we have proposed components to be integrated with the EXEHDA middleware as well as an ontological model. The collected context data are grouped according to the concept of time-sliding window. When evaluated the EXEHDA-AR obtained an average accuracy of 94.36% in the Recognition of Activities. These results indicate that methods based on semantic processing constitute a viable alternative for the Recognition of Activities with low level of intrusion, indicating the continuity of research efforts. 2018-04-19T14:44:01Z 2018-04-19T14:44:01Z 2017-05-29 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis ABREU, Eduardo Soares de. Reconhecimento de Atividades em Casas Inteligentes: uma abordagem não Intrusiva explorando Processamento Semântico. 2017. 88 f. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2017. http://repositorio.ufpel.edu.br:8080/handle/prefix/3842 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pelotas Programa de Pós-Graduação em Computação UFPel Brasil Centro de Desenvolvimento Tecnológico reponame:Repositório Institucional da UFPEL instname:Universidade Federal de Pelotas instacron:UFPEL