Unsupervised mining of activities for smart home prediction

This paper addresses the problem of learning the Activities of Daily Living (ADLs) in smart home for cognitive assistance to an occupant suffering from some type of dementia, such as Alzheimer's disease. We present an extension of the Flocking algorithm for ADL clustering analysis. The Flocking based algorithm does not require an initial number of clusters, unlike other partition algorithms such as K-means. This approach allows us to learn ADL models automatically (without human supervision) to carry out activity recognition. By simulating a set of real case scenarios, an implementation of this model was tested in our smart home laboratory, the LIARA

AVALIAÇÃO de Usabilidade, Desempenho Ocupacional e Satisfação Com Sistema de Controle de Ambiente Inteligente Por Pessoas Com Deficiência Motora Severa Através de Eletromiografia de Superfície e Oculografia Por Infravermelho

Um ambiente inteligente (AI) é um recurso de Tecnologia Assistiva (TA) que permite que pessoas com deficiência motora, mesmo com pouca mobilidade, possam controlar a iluminação e equipamentos eletrônicos (TV, rádio, ventilador, etc) do ambiente por meio de uma Interface Humano-Máquina (IHM) configurada para ser acionada por sinais biomédicos. No entanto, apesar da reconhecida importância, nem sempre o recurso de TA é considerado útil, atingindo altos índices de abandono, já que é necessária uma avaliação prévia e prescrição feita por profissionais, levando em consideração as reais demandas e necessidades da pessoa com deficiência. Esta Tese de Doutorado objetiva avaliar a eficácia de um sistema de ambiente inteligente controlado através de eletromiografia de superfície e de oculografia por infravermelho, captada por um eye tracker, utilizado por pessoas com deficiências motoras. Seis voluntários participaram da pesquisa, e, inicialmente, foram aplicados formulários de dados sóciodemográficos, Medida de Independência Funcional (MIF) e Medida Canadense de Desempenho Ocupacional (COPM). Os sujeitos foram apresentados aos equipamentos e interface do sistema, sendo treinados para seu uso em ambiente doméstico, utilizando o sistema por uma semana. Após, foram reavaliados com a COPM, além de avaliações de satisfação com o uso do recurso de TA (formulário B-QUEST 2.0), impacto psicossocial (formulário PIADS), usabilidade do sistema (formulário SUS) e entrevista semiestruturada para sugestões ou queixas. O controle da TV foi a demanda comum a todos os participantes. Como resultado desta pesquisa, dos seis voluntários, quatro utilizaram o sistema, apresentando resultados positivos em relação à mudança no desempenho ocupacional, satisfação com o desempenho e com o sistema de ambiente inteligente, alto impacto psicossocial e boa usabilidade do sistema. Avaliou-se que o sistema desenvolvido também proporcionou maior independência dos voluntários para o controle dos equipamentos. Quanto aos voluntários que não usaram o sistema, aspectos como não aceitação da deficiência e a falta de suporte social podem ter influenciado. O sistema de AI mostrou-se eficaz, apresentando melhora de todos os aspectos avaliados nos participantes. Uma solicitação de patente do sistema desenvolvido foi submetida ao INIT-UFES. Estudos futuros devem considerar a ampliação das possibilidades de equipamentos e dispositivos controlados, bem como do tempo de uso