Biomechanical Locomotion Heterogeneity in Synthetic Crowds

Synthetic crowd simulation combines rule sets at different conceptual layers to represent the dynamic nature of crowds while adhering to basic principles of human steering, such as collision avoidance and goal completion. In this dissertation, I explore synthetic crowd simulation at the steering layer using a critical approach to define the central theme of the work, the impact of model representation and agent diversity in crowds. At the steering layer, simulated agents make regular decisions, or actions, related to steering which are often responsible for the emergent behaviours found in the macro-scale crowd. Because of this bottom-up impact of a steering model's defining rule-set, I postulate that biomechanics and diverse biomechanics may alter the outcomes of dynamic synthetic-crowds-based outcomes. This would mean that an assumption of normativity and/or homogeneity among simulated agents and their mobility would provide an inaccurate representation of a scenario. If these results are then used to make real world decisions, say via policy or design, then those populations not represented in the simulated scenario may experience a lack of representation in the actualization of those decisions. A focused literature review shows that applications of both biomechanics and diverse locomotion representation at this layer of modelling are very narrow and often not present. I respond to the narrowness of this representation by addressing both biomechanics and heterogeneity separately. To address the question of performance and importance of locomotion biomechanics in crowd simulation, I use a large scale comparative approach. The industry standard synthetic crowd models are tested under a battery of benchmarks derived from prior work in comparative analysis of synthetic crowds as well as new scenarios derived from built environments. To address the question of the importance of heterogeneity in locomotion biomechanics, I define tiers of impact in the multi-agent crowds model at the steering layer--from the action space, to the agent space, to the crowds space. To this end, additional models and layers are developed to address the modelling and application of heterogeneous locomotion biomechanics in synthetic crowds. The results of both studies form a research arc which shows that the biomechanics in steering models provides important fidelity in several applications and that heterogeneity in the model of locomotion biomechanics directly impacts both qualitative and quantitative synthetic crowds outcomes. As well, systems, approaches, and pitfalls regarding the analysis of steering model and human mobility diversity are described

Defining Biometrics: Toward a Transnational Ethic of Personal Information

Innovations in biotechnology, computer science, and engineering throughout the late 20th and early 21st centuries dramatically expanded possible modes of data-based surveillance and personal identification. More specifically, new technologies facilitated enormous growth in the biometrics sector. The response to the explosion of biometric technologies was two-fold. While intelligence agencies, militaries, and multinational corporations embraced new opportunities to fortify and expand security measures, many individuals objected to what they perceived as serious threats to privacy and bodily autonomy. These reactions spurred both further technological innovation, and a simultaneous proliferation of hastily drafted policies, laws, and regulations governing the collection, use, and sharing of biometric data. In this paper, I argue that these policies are predicated on a fundamental misunderstanding of the nature of biometric information. Definitions of biometrics presume that “biologicalness” is binary. These definitions also imply, for a number of reasons, that biometric information is more dangerous than other kinds of personal information, therefore requiring stricter regulation. I propose an alternative explanation of biometrics, situating biometric information on a larger spectrum of personal information, rather than in a discrete category of its own. This revised definition of biometrics is necessary to effectively regulate personal information, particularly as the trend of rapid technological growth and change continues. I focus, in particular, on the implications of these findings in a transnational context, where transmission of personal information is largely unregulated, and has significant impact on international relations, security, and individual privacy

Earables: Wearable Computing on the Ears

Kopfhörer haben sich bei Verbrauchern durchgesetzt, da sie private Audiokanäle anbieten, zum Beispiel zum Hören von Musik, zum Anschauen der neuesten Filme während dem Pendeln oder zum freihändigen Telefonieren. Dank diesem eindeutigen primären Einsatzzweck haben sich Kopfhörer im Vergleich zu anderen Wearables, wie zum Beispiel Smartglasses, bereits stärker durchgesetzt. In den letzten Jahren hat sich eine neue Klasse von Wearables herausgebildet, die als "Earables" bezeichnet werden. Diese Geräte sind so konzipiert, dass sie in oder um die Ohren getragen werden können. Sie enthalten verschiedene Sensoren, um die Funktionalität von Kopfhörern zu erweitern. Die räumliche Nähe von Earables zu wichtigen anatomischen Strukturen des menschlichen Körpers bietet eine ausgezeichnete Plattform für die Erfassung einer Vielzahl von Eigenschaften, Prozessen und Aktivitäten. Auch wenn im Bereich der Earables-Forschung bereits einige Fortschritte erzielt wurden, wird deren Potenzial aktuell nicht vollständig abgeschöpft. Ziel dieser Dissertation ist es daher, neue Einblicke in die Möglichkeiten von Earables zu geben, indem fortschrittliche Sensorikansätze erforscht werden, welche die Erkennung von bisher unzugänglichen Phänomenen ermöglichen. Durch die Einführung von neuartiger Hardware und Algorithmik zielt diese Dissertation darauf ab, die Grenzen des Erreichbaren im Bereich Earables zu verschieben und diese letztlich als vielseitige Sensorplattform zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten zu etablieren. Um eine fundierte Grundlage für die Dissertation zu schaffen, synthetisiert die vorliegende Arbeit den Stand der Technik im Bereich der ohr-basierten Sensorik und stellt eine einzigartig umfassende Taxonomie auf der Basis von 271 relevanten Publikationen vor. Durch die Verbindung von Low-Level-Sensor-Prinzipien mit Higher-Level-Phänomenen werden in der Dissertation anschließ-end Arbeiten aus verschiedenen Bereichen zusammengefasst, darunter (i) physiologische Überwachung und Gesundheit, (ii) Bewegung und Aktivität, (iii) Interaktion und (iv) Authentifizierung und Identifizierung. Diese Dissertation baut auf der bestehenden Forschung im Bereich der physiologischen Überwachung und Gesundheit mit Hilfe von Earables auf und stellt fortschrittliche Algorithmen, statistische Auswertungen und empirische Studien vor, um die Machbarkeit der Messung der Atemfrequenz und der Erkennung von Episoden erhöhter Hustenfrequenz durch den Einsatz von In-Ear-Beschleunigungsmessern und Gyroskopen zu demonstrieren. Diese neuartigen Sensorfunktionen unterstreichen das Potenzial von Earables, einen gesünderen Lebensstil zu fördern und eine proaktive Gesundheitsversorgung zu ermöglichen. Darüber hinaus wird in dieser Dissertation ein innovativer Eye-Tracking-Ansatz namens "earEOG" vorgestellt, welcher Aktivitätserkennung erleichtern soll. Durch die systematische Auswertung von Elektrodenpotentialen, die um die Ohren herum mittels eines modifizierten Kopfhörers gemessen werden, eröffnet diese Dissertation einen neuen Weg zur Messung der Blickrichtung. Dabei ist das Verfahren weniger aufdringlich und komfortabler als bisherige Ansätze. Darüber hinaus wird ein Regressionsmodell eingeführt, um absolute Änderungen des Blickwinkels auf der Grundlage von earEOG vorherzusagen. Diese Entwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für Forschung, welche sich nahtlos in das tägliche Leben integrieren lässt und tiefere Einblicke in das menschliche Verhalten ermöglicht. Weiterhin zeigt diese Arbeit, wie sich die einzigarte Bauform von Earables mit Sensorik kombinieren lässt, um neuartige Phänomene zu erkennen. Um die Interaktionsmöglichkeiten von Earables zu verbessern, wird in dieser Dissertation eine diskrete Eingabetechnik namens "EarRumble" vorgestellt, die auf der freiwilligen Kontrolle des Tensor Tympani Muskels im Mittelohr beruht. Die Dissertation bietet Einblicke in die Verbreitung, die Benutzerfreundlichkeit und den Komfort von EarRumble, zusammen mit praktischen Anwendungen in zwei realen Szenarien. Der EarRumble-Ansatz erweitert das Ohr von einem rein rezeptiven Organ zu einem Organ, das nicht nur Signale empfangen, sondern auch Ausgangssignale erzeugen kann. Im Wesentlichen wird das Ohr als zusätzliches interaktives Medium eingesetzt, welches eine freihändige und augenfreie Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. EarRumble stellt eine Interaktionstechnik vor, die von den Nutzern als "magisch und fast telepathisch" beschrieben wird, und zeigt ein erhebliches ungenutztes Potenzial im Bereich der Earables auf. Aufbauend auf den vorhergehenden Ergebnissen der verschiedenen Anwendungsbereiche und Forschungserkenntnisse mündet die Dissertation in einer offenen Hard- und Software-Plattform für Earables namens "OpenEarable". OpenEarable umfasst eine Reihe fortschrittlicher Sensorfunktionen, die für verschiedene ohrbasierte Forschungsanwendungen geeignet sind, und ist gleichzeitig einfach herzustellen. Hierdurch werden die Einstiegshürden in die ohrbasierte Sensorforschung gesenkt und OpenEarable trägt somit dazu bei, das gesamte Potenzial von Earables auszuschöpfen. Darüber hinaus trägt die Dissertation grundlegenden Designrichtlinien und Referenzarchitekturen für Earables bei. Durch diese Forschung schließt die Dissertation die Lücke zwischen der Grundlagenforschung zu ohrbasierten Sensoren und deren praktischem Einsatz in realen Szenarien. Zusammenfassend liefert die Dissertation neue Nutzungsszenarien, Algorithmen, Hardware-Prototypen, statistische Auswertungen, empirische Studien und Designrichtlinien, um das Feld des Earable Computing voranzutreiben. Darüber hinaus erweitert diese Dissertation den traditionellen Anwendungsbereich von Kopfhörern, indem sie die auf Audio fokussierten Geräte zu einer Plattform erweitert, welche eine Vielzahl fortschrittlicher Sensorfähigkeiten bietet, um Eigenschaften, Prozesse und Aktivitäten zu erfassen. Diese Neuausrichtung ermöglicht es Earables sich als bedeutende Wearable Kategorie zu etablieren, und die Vision von Earables als eine vielseitige Sensorenplattform zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten wird somit zunehmend realer

SciTech News Volume 70, No. 2 (2016)

Table of Contents: Columns and Reports From the Editor 3 Division News Science-Technology Division 4 New Members 6 Chemistry Division 7 New Members11 Engineering Division 12 Aerospace Section of the Engineering Division 17 Reviews Sci-Tech Book News Reviews 1

Computational Intelligence in Electromyography Analysis

Electromyography (EMG) is a technique for evaluating and recording the electrical activity produced by skeletal muscles. EMG may be used clinically for the diagnosis of neuromuscular problems and for assessing biomechanical and motor control deficits and other functional disorders. Furthermore, it can be used as a control signal for interfacing with orthotic and/or prosthetic devices or other rehabilitation assists. This book presents an updated overview of signal processing applications and recent developments in EMG from a number of diverse aspects and various applications in clinical and experimental research. It will provide readers with a detailed introduction to EMG signal processing techniques and applications, while presenting several new results and explanation of existing algorithms. This book is organized into 18 chapters, covering the current theoretical and practical approaches of EMG research

Radar sensing for ambient assisted living application with artificial intelligence

In a time characterized by rapid technological advancements and a noticeable trend towards an older average population, the need for automated systems to monitor movements and actions has become increasingly important. This thesis delves into the application of radar, specifically Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar, as an emerging and effective sensor in the field of "Activity Recognition." This area involves capturing motion data through sensors and integrating it with machine learning algorithms to autonomously classify human activities. Radar is distinguished by its ability to accurately track complex bodily movements while ensuring privacy compliance. The research provides an in-depth examination of FMCW radar, detailing its operational principles and exploring radar information domains such as range-time and micro-Doppler signatures. Following this, the thesis presents a state-of-the-art review in activity recognition, discussing key papers and significant works that have shaped the field. The thesis then focuses on research topics where contributions were made. The first topic is human activity recognition (HAR) with different physiology, presenting a comprehensive experimental setup with radar sensors to capture various human activities. The analysis of classification results reveals the effectiveness of different radar representations. Advancing into the domain of resource-constrained system platforms. It introduces adaptive thresholding for efficient data processing and discusses the optimization of these methods using artificial intelligence, particularly focusing on the evolution algorithm such as Self-Adaptive Differential Evolution Algorithm (SADEA). The final chapter discusses the use of Long Short-Term Memory (LSTM) networks for short-range personnel recognition using radar signals. It details the training and testing methodologies and provides an analysis of LSTM networks performance in temporal classification tasks. Overall, this thesis demonstrates the effectiveness of merging radar technology with machine learning in HAR, particularly in assisted living. It contributes to the field by introducing methods optimized for resource-limited settings and innovative approaches in temporal classification using LSTM networks

Dimensionality Reduction: Principal Component Analysis of Workload of an NBA Game

The worlds of sports science, data analytics, and sports performance are at a crossroads. Each field is accustomed to functioning in relative silos; however, this approach is quickly becoming outdated. Sporting organizations are adopting high-performance models that integrate all departments and their subsequent data pipelines. This has led to a wealth of information not available before to a team’s performance health staff in guiding optimal athletic performance. Within the sport of basketball, these silos can be split further into video coaching, basketball analytics, sports science, player development, and performance health. Specifically, basketball sports science can be categorized into internal and external workloads. Internal workload measures variables like heart rate (max, average), heart rate variability (HRV), and sleep scores. External workload can be measured using force plates, isometric strength testing, and local positioning systems (LPS). LPS systems provide a wide variety of metrics which can exceed 100 variables per player and per game. This can make data aggregation difficult and overwhelming, causing a hinderance in coaching decisions. Thus, this study used a principal component analysis (PCA) to reduce the dimensions of an LPS system on external workload. All 82 games from the 2022-2023 regular NBA season were used for this project. A PCA with corresponding measures of sphericity and collinearity was conducted using Statistical Package for the Social Sciences (SPSS). The results of this study will help clinicians and practitioners be able to understand which post-game variables are important to make decisions in guiding recovery and promoting optimal court performance