Interactive product browsing and configuration using remote augmented reality sales services

Real-time remote sales assistance is an underdeveloped component of online sales services. Solutions involving web page text chat, telephony and video support prove problematic when seeking to remotely guide customers in their sales processes, especially with configurations of physically complex artefacts. Recently, there has been great interest in the application of virtual worlds and augmented reality to create synthetic environments for remote sales of physical artefacts. However, there is a lack of analysis and development of appropriate software services to support these processes. We extend our previous work with the detailed design of configuration context services to support the management of an interactive sales session using augmented reality. We detail the context and configuration services required, presenting a novel data service streaming configuration information to the vendor for business analytics. We expect that a fully implemented configuration management service, based on our design, will improve the remote sales experience for both customers and vendors alike via analysis of the streamed information

Surveying human habit modeling and mining techniques in smart spaces

A smart space is an environment, mainly equipped with Internet-of-Things (IoT) technologies, able to provide services to humans, helping them to perform daily tasks by monitoring the space and autonomously executing actions, giving suggestions and sending alarms. Approaches suggested in the literature may differ in terms of required facilities, possible applications, amount of human intervention required, ability to support multiple users at the same time adapting to changing needs. In this paper, we propose a Systematic Literature Review (SLR) that classifies most influential approaches in the area of smart spaces according to a set of dimensions identified by answering a set of research questions. These dimensions allow to choose a specific method or approach according to available sensors, amount of labeled data, need for visual analysis, requirements in terms of enactment and decision-making on the environment. Additionally, the paper identifies a set of challenges to be addressed by future research in the field

Activity Recognition using Hierarchical Hidden Markov Models on Streaming Sensor Data

Activity recognition from sensor data deals with various challenges, such as overlapping activities, activity labeling, and activity detection. Although each challenge in the field of recognition has great importance, the most important one refers to online activity recognition. The present study tries to use online hierarchical hidden Markov model to detect an activity on the stream of sensor data which can predict the activity in the environment with any sensor event. The activity recognition samples were labeled by the statistical features such as the duration of activity. The results of our proposed method test on two different datasets of smart homes in the real world showed that one dataset has improved 4% and reached (59%) while the results reached 64.6% for the other data by using the best methods

Deep convolutional neural network classifier for travel patterns using binary sensors

The early detection of dementia is crucial in independent life style of elderly people. Main intention of this study is to propose device-free non-privacy invasive Deep Convolutional Neural Network classifier (DCNN) for Martino-Saltzman's (MS) travel patterns of elderly people living alone using open dataset collected by binary (passive infrared) sensors. Travel patterns are classified as direct, pacing, lapping, or random according to MS model. MS travel pattern is highly related with person's cognitive state, thus can be used to detect early stage of dementia. The dataset was collected by monitoring a cognitively normal elderly resident by wireless passive infrared sensors for 21 months. First, over 70000 travel episodes are extracted from the dataset and classified by MS travel pattern classifier algorithm for the ground truth. Later, 12000 episodes (3000 for each pattern) were randomly selected from the total episodes to compose training and testing dataset. Finally, DCNN performance was compared with three other classical machine-learning classifiers. The Random Forest and DCNN yielded the best classification accuracies of 94.48% and 97.84%, respectively. Thus, the proposed DCNN classifier can be used to infer dementia through travel pattern matching

A Comparative Study of the Effect of Sensor Noise on Activity Recognition Models

To provide a better understanding of the relative strengths of Machine Learning based Activity Recognition methods, in this paper we present a comparative analysis of the robustness of three popular methods with respect to sensor noise. Specifically we evaluate the robustness of Naive Bayes classifier, Support Vector Machine, and Random Forest based activity recognition models in three cases which span sensor errors from dead to poorly calibrated sensors. Test data is partially synthesized from a recently annotated activity recognition corpus which includes both interleaved activities and a range of both temporally long and short activities. Results demonstrate that the relative performance of Support Vector Machine classifiers over Naive Bayes classifiers reduces in noisy sensor conditions, but that overall the Random Forest classifier provides best activity recognition accuracy across all noise conditions synthesized in the corpus. Moreover, we find that activity recognition is equally robust across classification techniques with the relative performance of all models holding up under almost all sensor noise conditions considered

Espaços inteligentes: conhecedores de utilizadores, preferências, comportamentos e hábitos numa abordagem não invasiva

Este projeto de doutoramento está integrado nas atividades de investigação aplicada e desenvolvimento tecnológico da Techwelf, Lda, empresa dedicada à conceção de soluções de Intelligent Environment. Como salientado em [6] existem novas perspectivas de pesquisa na área de ambientes inteligentes que devem ser exploradas. Nomeadamente os conceitos de casas inteligentes e domótica [7], atualmente em crescente expansão tanto do ponto de vista de investigação científica, como a nível de procura do mercado de melhores soluções neste campo. Pretende-se tirar partido das tecnologias emergentes que suportam os denominados dispositivos wearables [12, 13], e da particularidade não invasiva destes, para de forma autónoma adaptar o ambiente aos parâmetros de conforto de cada utilizador (térmico, acústico, qualidade do ar, luminosidade, exposição solar e outros). Isto promoverá as condições de conforto à medida de cada individuo, potenciando soluções inovadoras e novos paradigmas no âmbito dos Intelligent Environments [8, 11]. Para consolidar e sustentar o projeto proposto, foram analisados diversos artigos científicos para validar a originalidade e inovação do projeto. Pelo que se constata, atualmente a recolha de dados para análise de comportamentos em ambientes inteligentes é efetuada sobretudo recorrendo à instalação de diversos sensores dispersos pelo ambiente [1, 3]. Como se concluiu em [2], o sistema perfeito de aprendizagem para ambientes inteligentes ainda não foi encontrado, e qualquer contributo nesta área coloca-nos um passo mais próximo da verdadeira realidade de ambientes inteligentes. É ainda referida a necessidade e o desafio de estabelecer um novo paradigma eficaz para ambient intelligence, onde o foco passe a ser o utilizador e a capacidade de gerir a complexidade e riqueza da vida humana diária [2, 11]. Um problema recorrente neste campo é a gestão de conflitos de interesses [5, 9], entre diversos utilizadores para um mesmo espaço, que nesta proposta de solução pretende ser ultrapassado recorrendo a sistemas de multiagentes, assim como à recolha em tempo real de informação do utilizador (temperatura corporal, pulsação) [4]. Após a análise do estado da arte, podemos salientar o carácter de inovação científica e contributo que este projeto poderá trazer a esta área. Pois propõe-se neste projeto a conceção e desenvolvimento de soluções com vista a estabelecer um novo paradigma. Poder-se-á, recorrendo às tecnologias e dispositivos wearables emergentes no mercado (smartwatches, smartphones, fitness trackers) [5], focalizar-se o processo de recolha de dados no utilizador sempre tendo em conta que será um processo não invasivo. Isto alavancará/enriquecerá de forma substancial o processo de tomada de decisão e ultrapassará os limites físicos até aqui impostos pela necessidade dos sensores serem colocados estaticamente no espaço. Pode referir-se esta proposta como tendo um carácter de relevante inovação, tanto a nível científico, como industrial. Anteriormente a esta proposta, a empresa efetuou diversos estudos de mercado, tendose concluído que a nível nacional não existe qualquer produto nesta área que possua qualquer tipo de automatismo. A nível internacional, existem alguns produtos com algumas funcionalidades implementadas, mas que necessitam sempre da programação e configuração destas por parte do utilizador, e não possuem qualquer grau de inteligência artificial, que possibilite capacidades preditivas e melhorias na eficácia do produto na tomada de decisão. Pretende-se criar uma solução que permita tirar partido das tecnologias emergentes no mercado que suportam os denominados dispositivos wearables (smartwatches, smartphones, fitness trackers) e não invasividade destes, para proceder à recolha de dados de uma forma autónoma, transparente e sem qualquer necessidade de intervenção por parte do utilizador, para com esta informação auxiliar o processo de tomada de decisão dos sistemas de conforto na sua tarefa de adaptar o ambiente aos parâmetros de conforto de cada utilizador (térmico, acústico, qualidade do ar, luminosidade, exposição solar e outros). Esta solução passará ainda por recorrer a sistemas de multiagentes inteligentes [17, 18], efetuar uma gestão completa a nível de possíveis conflitos de interesses que possam existir entre utilizadores para um mesmo espaço. Especificamente com este projeto pretende-se atingir os seguintes objetivos: - Caracterizar os diferentes tipos de ambiente (Ambient Intelligence). - Caracterizar o conforto nas suas diferentes vertentes e dimensões. - Definir uma arquitetura base para um sistema não invasivo que tire partido das tecnologias e dispositivos emergentes de recolha de dados wearables (smartwatches, smartphones, fitness trackers) para a finalidade prevista. - Utilizar agentes inteligentes [19] para representar os vários intervenientes, contextos e dimensões do problema, que cooperem para alcançar a solução ótima. - Desenvolver soluções que permitam a ubiquidade na identificação dos utilizadores e suas preferências de conforto, de forma automática e transparente, potenciando a integração entre o espaço e utilizador. - Definir uma solução de agentes [20] que facilite a interação do utilizador com os sistemas atuais. - Aplicar o protótipo proposto numa unidade de saúde e numa instituição de ensino superior, tirando partido das parcerias já existentes por parte da empresa albergue. - Avaliar o protótipo utilizando problemas reais/simulados de gestão de conflitos entre diferentes preferências de conforto de utilizadores para um mesmo espaço.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

To explore or to exploit? Learning humans' behaviour to maximize interactions with them

Assume a robot operating in a public space (e.g., a library, a museum) and serving visitors as a companion, a guide or an information stand. To do that, the robot has to interact with humans, which presumes that it actively searches for humans in order to interact with them. This paper addresses the problem how to plan robot's actions in order to maximize the number of such interactions in the case human behavior is not known in advance. We formulate this problem as the exploration/exploitation problem and design several strategies for the robot. The main contribution of the paper than lies in evaluation and comparison of the designed strategies on two datasets. The evaluation shows interesting properties of the strategies, which are discussed

Towards adaptive control in smart homes: Overall system design and initial evaluation of activity recognition

This paper proposes an approach for adaptive control over devices within a smart home, by learning user behavior and preferences over time. The proposed solution leverages three components: activity recognition for realising the state of a user, ontologies for finding relevant devices within a smart home, and machine learning for decision making. In this paper, the focus is on the first component. Existing algorithms for activity recognition are systematically evaluated on a real-world dataset. A thorough analysis of the algorithms’ accuracy is presented, with focus on the structure of the selected dataset. Finally, further study of the dataset is carried out, aiming at reasoning factors that influence the activity recognition performance