Técnicas de computación evolutiva aplicadas a la clasificación a partir de monitores de actividad física

Actualmente, varios factores están haciendo que el campo de reconocimiento de actividades humanas cobre una mayor importancia, como por ejemplo, la proliferación de dispositivos “wearables” que permiten monitorizar la actividad física o la tendencia de la población mundial hacia un estilo de vida cada vez más sedentario. Este estilo de vida sedentario propio de la sociedad actual se traduce en insuficiente actividad física y se considera uno de los mayores factores de riesgo para la salud, estando entre los primeros puestos de factores de riesgo de mortalidad a nivel mundial, según la OMS [11]. De esta manera, dentro del ámbito de la salud y el bienestar, gracias al avance en la miniaturización de sensores, que incluso permite su uso incorporados a la ropa de las personas, el reconocimiento automático de actividades se presenta como una solución a problemas de diversa índole, como por ejemplo, prevención de enfermedades, envejecimiento activo, monitorización remota de enfermos, además de un amplio espectro de aplicaciones en el ámbito deportivo. Es por esto que se convierten en dispositivos de monitorización sumamente útiles en otras áreas de investigación, introduciendo el reconocimiento de actividades humanas en la computación ubicua, el entretenimiento, el registro de actividades diarias personales o el seguimiento del rendimiento deportivo o profesional. Con la principal motivación de explorar nuevos frentes de investigación del reconocimiento de actividades, con un enfoque distinto a los planteados hasta ahora, en este trabajo se propone un sistema de reconocimiento automático de actividades que integra un algoritmo evolutivo, para la tarea de clasificación de actividades, y un enjambre de partículas, para la realización de un clustering que mejore el aprendizaje automático. El sistema ha sido evaluado mediante validación cruzada del tipo leave-one-subject-out, para comprobar su rendimiento en situaciones de reconocimiento independiente del sujeto, obteniendo un 52,37% de acierto. También, se ha evaluado el sistema con validación cruzada estándar de 10-folds en cada sujeto, para analizar la capacidad del sistema en casos de clasificación dependiente del sujeto, alcanzando un 98,07% de acierto. Un resultado significativamente más positivo que el primero, que muestra que el sistema puede tender a la personalización del reconocimiento de actividades. Además, se ha llevado a cabo la evaluación del sistema con validación cruzada estándar de 10-folds en el conjunto de todos los sujetos, con un 70,2267% de acierto, abundándose en la conclusión expuesta más arriba, de que el sistema presenta un mejor funcionamiento en situaciones de personalización del reconocimiento de actividades.In the current time, various factors are making the field of activity recognition become more important, such as the proliferation of wearable devices that allow to monitor physical activity or global population’s tendency towards a more sendentary lifestyle. This sedentary lifestyle is turning into insufficient physical activity and is considered one of the factors with a highest risk for health, being among the leading risk factors of mortality, regarding the WHO [11]. This way, within health and wellness field, thanks to the advance in sensor miniaturization, which even allows sensor usage incorporated to people clothes, activity automatic recognition is presented as a solution to very diverse problems, such as diseases prevention, active aging, patient remote monitoring, as well as a wide range of applications in sports. For that reason, wearable sensors happen to be extremely useful monitorizing devices in other research areas, introducing human activity recognition to ubiquitous computing, entertainment industry, daily life activities logging and sportive and professional perfomance monitoring, among others. With the main motivation of exploring new research horizons, through a different approach to the previous works, in this project, an activity automatic recognition system that integrates an evolutionary algorithm, for the activity classification task, and a particle swarm, for a clustering that improves the automatic learning, is proposed. The system has been evaluated with leave-one-subject-out (LOSO) cross validation, in order to assess its performance in situations where the recognition is subject independent, obtaining an accuracy rate of 52,37%. Also, the system has been evaluated with 10-fold standard cross validation within each subject, to analyze the system’s capacity in subject dependent classification cases, reaching an accuracy rate of 98,07%. A significantly more positive result than the first one, that shows the system might tend to personalization of activity recognition. In addition, the system evaluation has been carried with 10-fold standard cross validation within the whole set of all the subjects, getting an accuracy rate of 70,2267%, which supports the conclusion presented above that the system works better in situations of personalization of the activity recognition.Grado en Ingeniería Informátic

Exploring the Application of Hybrid Evolutionary Computation Techniques to Physical Activity Recognition

This paper has been presented at: GECCO '16 Companion Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion.This paper focuses on the problem of physical activity recognition, i.e., the development of a system which is able to learn patterns from data in order to be able to detect which physical activity (e.g. running, walking, ascending stairs, etc.) a certain user is performing.While this field is broadly explored in the literature, there are few works that face the problem with evolutionary computation techniques. In this case, we propose a hybrid system which combines particle swarm optimization for clustering features and genetic programming combined with evolutionary strategies for evolving a population of classifiers, shaped in the form of decision trees. This system would run the segmentation, feature extraction and classification stages of the activity recognition chain.For this paper, we have used the PAMAP2 dataset with a basic preprocessing. This dataset is publicly available at UCI ML repository. Then, we have evaluated the proposed system using three different modes: a user-independent, a user-specific and a combined one. The results in terms of classification accuracy were poor for the first and the last mode, but it performed significantly well for the user-specific case. This paper aims to describe work in progress, to share early results an discuss them. There are many things that could be improved in this proposed system, but overall results were interesting especially because no manual data transformation took place.This project was partially funded by European Union's CIP Programme (ICT-PSP-2012) under grant agreement no. 325146 (SEACW project), and is supported the Spanish Ministry of Education, Culture and Sport through FPU fellowship with identifier FPU13/03917

Proyecto Comenius

El Proyecto COMENIUS se realiza para que los escolares europeos intercambien experiencias y conozcan a través de diversos medios, entre los que juegan especial importancia las nuevas tecnologías, las constumbres y riqueza cultural de los pueblos que forman Europa. Está integrado dentro del Proyecto Educativo Europeo, instrumento a través del cual se realiza la cooperación entre centros escolares de diversos países. Trabajar en estos proyectos proporciona una experiencia práctica y dinámica sobre la dimensión europea de la educación. Una vez identificados los centros asociados se elige el área temática para el Proyecto Educativo Europeo que se va a desarrollar en común. El proyecto debe desarrollar uno o más temas de interés europeo y debe tener un impacto claro en las experiencias de aprendizaje de los alumnos. En este CD-ROM se presentan dos proyectos realizados por el CEIP Vicente Blasco Ibáñez. 1.Una voz para Europa: retrato de las identidades locales a través de las tradiciones, de las manifestaciones artísticas y de la actividad humana. 2.Los cuentos en Internet: El patrimonio cultural de los pueblos europeos a través de los contenidos populares de los cuentos, desde la tradición hasta la actualidad, conociendo costumbres y carácter propio de cada pueblo para poder comprenderlos.MadridBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín 5 -3 Planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]