Smartphone-based human activity recognition

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i Università degli Studi di GenovaHuman Activity Recognition (HAR) is a multidisciplinary research field that aims to gather data regarding people's behavior and their interaction with the environment in order to deliver valuable context-aware information. It has nowadays contributed to develop human-centered areas of study such as Ambient Intelligence and Ambient Assisted Living, which concentrate on the improvement of people's Quality of Life. The first stage to accomplish HAR requires to make observations from ambient or wearable sensor technologies. However, in the second case, the search for pervasive, unobtrusive, low-powered, and low-cost devices for achieving this challenging task still has not been fully addressed. In this thesis, we explore the use of smartphones as an alternative approach for performing the identification of physical activities. These self-contained devices, which are widely available in the market, are provided with embedded sensors, powerful computing capabilities and wireless communication technologies that make them highly suitable for this application. This work presents a series of contributions regarding the development of HAR systems with smartphones. In the first place we propose a fully operational system that recognizes in real-time six physical activities while also takes into account the effects of postural transitions that may occur between them. For achieving this, we cover some research topics from signal processing and feature selection of inertial data, to Machine Learning approaches for classification. We employ two sensors (the accelerometer and the gyroscope) for collecting inertial data. Their raw signals are the input of the system and are conditioned through filtering in order to reduce noise and allow the extraction of informative activity features. We also emphasize on the study of Support Vector Machines (SVMs), which are one of the state-of-the-art Machine Learning techniques for classification, and reformulate various of the standard multiclass linear and non-linear methods to find the best trade off between recognition performance, computational costs and energy requirements, which are essential aspects in battery-operated devices such as smartphones. In particular, we propose two multiclass SVMs for activity classification:one linear algorithm which allows to control over dimensionality reduction and system accuracy; and also a non-linear hardware-friendly algorithm that only uses fixed-point arithmetic in the prediction phase and enables a model complexity reduction while maintaining the system performance. The efficiency of the proposed system is verified through extensive experimentation over a HAR dataset which we have generated and made publicly available. It is composed of inertial data collected from a group of 30 participants which performed a set of common daily activities while carrying a smartphone as a wearable device. The results achieved in this research show that it is possible to perform HAR in real-time with a precision near 97\% with smartphones. In this way, we can employ the proposed methodology in several higher-level applications that require HAR such as ambulatory monitoring of the disabled and the elderly during periods above five days without the need of a battery recharge. Moreover, the proposed algorithms can be adapted to other commercial wearable devices recently introduced in the market (e.g. smartwatches, phablets, and glasses). This will open up new opportunities for developing practical and innovative HAR applications.El Reconocimiento de Actividades Humanas (RAH) es un campo de investigación multidisciplinario que busca recopilar información sobre el comportamiento de las personas y su interacción con el entorno con el propósito de ofrecer información contextual de alta significancia sobre las acciones que ellas realizan. Recientemente, el RAH ha contribuido en el desarrollo de áreas de estudio enfocadas a la mejora de la calidad de vida del hombre tales como: la inteligència ambiental (Ambient Intelligence) y la vida cotidiana asistida por el entorno para personas dependientes (Ambient Assisted Living). El primer paso para conseguir el RAH consiste en realizar observaciones mediante el uso de sensores fijos localizados en el ambiente, o bien portátiles incorporados de forma vestible en el cuerpo humano. Sin embargo, para el segundo caso, aún se dificulta encontrar dispositivos poco invasivos, de bajo consumo energético, que permitan ser llevados a cualquier lugar, y de bajo costo. En esta tesis, nosotros exploramos el uso de teléfonos móviles inteligentes (Smartphones) como una alternativa para el RAH. Estos dispositivos, de uso cotidiano y fácilmente asequibles en el mercado, están dotados de sensores embebidos, potentes capacidades de cómputo y diversas tecnologías de comunicación inalámbrica que los hacen apropiados para esta aplicación. Nuestro trabajo presenta una serie de contribuciones en relación al desarrollo de sistemas para el RAH con Smartphones. En primera instancia proponemos un sistema que permite la detección de seis actividades físicas en tiempo real y que, además, tiene en cuenta las transiciones posturales que puedan ocurrir entre ellas. Con este fin, hemos contribuido en distintos ámbitos que van desde el procesamiento de señales y la selección de características, hasta algoritmos de Aprendizaje Automático (AA). Nosotros utilizamos dos sensores inerciales (el acelerómetro y el giroscopio) para la captura de las señales de movimiento de los usuarios. Estas han de ser procesadas a través de técnicas de filtrado para la reducción de ruido, segmentación y obtención de características relevantes en la detección de actividad. También hacemos énfasis en el estudio de Máquinas de soporte vectorial (MSV) que son uno de los algoritmos de AA más usados en la actualidad. Para ello reformulamos varios de sus métodos estándar (lineales y no lineales) con el propósito de encontrar la mejor combinación de variables que garanticen un buen desempeño del sistema en cuanto a precisión, coste computacional y requerimientos de energía, los cuales son aspectos esenciales en dispositivos portátiles con suministro de energía mediante baterías. En concreto, proponemos dos MSV multiclase para la clasificación de actividad: un algoritmo lineal que permite el balance entre la reducción de la dimensionalidad y la precisión del sistema; y asimismo presentamos un algoritmo no lineal conveniente para dispositivos con limitaciones de hardware que solo utiliza aritmética de punto fijo en la fase de predicción y que permite reducir la complejidad del modelo de aprendizaje mientras mantiene el rendimiento del sistema. La eficacia del sistema propuesto es verificada a través de una experimentación extensiva sobre la base de datos RAH que hemos generado y hecho pública en la red. Esta contiene la información inercial obtenida de un grupo de 30 participantes que realizaron una serie de actividades de la vida cotidiana en un ambiente controlado mientras tenían sujeto a su cintura un smartphone que capturaba su movimiento. Los resultados obtenidos en esta investigación demuestran que es posible realizar el RAH en tiempo real con una precisión cercana al 97%. De esta manera, podemos emplear la metodología propuesta en aplicaciones de alto nivel que requieran el RAH tales como monitorizaciones ambulatorias para personas dependientes (ej. ancianos o discapacitados) durante periodos mayores a cinco días sin la necesidad de recarga de baterías.Postprint (published version

Human activity recognition on smartphones using a multiclass hardware-friendly support vector machine

Activity-Based Computing aims to capture the state of the user and its environment by exploiting heterogeneous sensors in order to provide adaptation to exogenous computing resources. When these sensors are attached to the subject’s body, they permit continuous monitoring of numerous physiological signals. This has appealing use in healthcare applications, e.g. the exploitation of Ambient Intelligence (AmI) in daily activity monitoring for elderly people. In this paper, we present a system for human physical Activity Recognition (AR) using smartphone inertial sensors. As these mobile phones are limited in terms of energy and computing power, we propose a novel hardware-friendly approach for multiclass classification. This method adapts the standard Support Vector Machine (SVM) and exploits fixed-point arithmetic for computational cost reduction. A comparison with the traditional SVM shows a significant improvement in terms of computational costs while maintaining similar accuracy, which can contribute to develop more sustainable systems for AmI.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Human activity recognition on smartphones for mobile context awareness

Activity-Based Computing [1] aims to capture the state of the user and its environment by exploiting heterogeneous sensors in order to provide adaptation to exogenous computing resources. When these sensors are attached to the subject’s body, they permit continuous monitoring of numerous physiological signals. This has appealing use in healthcare applications, e.g. the exploitation of Ambient Intelligence (AmI) in daily activity monitoring for elderly people. In this paper, we present a system for human physical Activity Recognition (AR) using smartphone inertial sensors. As these mobile phones are limited in terms of energy and computing power, we propose a novel hardware-friendly approach for multiclass classification. This method adapts the standard Support Vector Machine (SVM) and exploits fixed-point arithmetic. In addition to the clear computational advantages of fixed-point arithmetic, it is easy to show the regularization effect of the number of bits and then the connections with the Statistical Learning Theory. A comparison with the traditional SVM shows a significant improvement in terms of computational costs while maintaining similar accuracy, which can contribute to develop more sustainable systems for AmI.Peer ReviewedPostprint (published version

Energy efficient smartphone-based activity recognition using fixed-point arithmetic

In this paper we propose a novel energy efficient approach for the recognition of human activities using smartphones as wearable sensing devices, targeting assisted living applications such as remote patient activity monitoring for the disabled and the elderly. The method exploits fixed-point arithmetic to propose a modified multiclass Support Vector Machine (SVM) learning algorithm, allowing to better pre- serve the smartphone battery lifetime with respect to the conventional floating-point based formulation while maintaining comparable system accuracy levels. Experiments show comparative results between this approach and the traditional SVM in terms of recognition performance and battery consumption, highlighting the advantages of the proposed method.Peer ReviewedPostprint (published version

Lo tangible e intangible del diseño

1 archivo PDF (366 páginas)"El Departamento de Evaluación del Diseño, en el Tiempo de la División de Ciencias y Artes para el Diseño de la Universidad Autónoma Metropolitana, Azcapotzalco, publica este libro colectivo, donde se aborda la discusión y el análisis sobre "Lo tangible e intangible del diseño". Este libro tiene como finalidad el profundizar en distintas posiciones teóricas, metodológicas y empíricas, donde un grupo interdisciplinario de profesores investigadores del Departamento de Evaluación, desde la arquitectura, los estudios urbanos, la educación, la historia, la semiótica, el diseño de la comunicación gráfica y el industrial; buscan convergencias y discuten divergencias que puedan generar servir como referentes intelectuales y teóricos, en el diseño. Este libro es resultado del Cuarto Coloquio Departamental: Lo tangible e Intangible del Diseño. Evaluación de Objetos, Espacios, Mensajes, realizado durante el mes de septiembre del año 2004, el cual se constituyó como un espacio para el intercambio de experiencias académicas y profesionales, desde una perspectiva interdisciplinaria, centrada en la reflexión y la discusión sobre la manera de cómo se puede analizar, definir y evaluar, lo tangible y lo intangible en el diseño"

Ética, hermenéutica y política. Filosofía en el fondo

Esta obra colectiva de ensayos académicos dictaminados, inspirados en el ciclo de conferencias Filosofía en el Fondo, ofrece una rica y entretejida lectura que, en cuatro secciones (La ética ante el problema del mal, Diferencia y alteridad, Hermenéutica de la modernidad, e Intersticios políticos), profundiza los problemas humanos que resisten el paso del tiempo desde enfoques hermenéuticos, genealógicos y críticos.ITESO, A.C

POR UNA CULTURA DE PAZ: UNA MIRADA DESDE LAS CIENCIAS DE LA CONDUCTA

En
 virtud
 de
 lo
 anterior,
 los
 estudiosos
 de
 las
 ciencias
 de
 la
 conducta
 
de
 la
 Universidad
Autónoma 
del
 Estado 
de 
México,

ante 
la
persistencia
 y 
proliferación
 de
 estos 
hechos
 en
 diversas
 partes
 del
Mundo
 y
 de
 nuestro 
país 
en 
particular, se
 convocó
 a
 los
 estudiosos
 interesados
 y
 a
 la
 sociedad
 en
 general
 a
 presentar
 trabajos
 para
 analizar,
 debatir
 y
 proponer
 estrategias
 de
 acción
 y
 dirección,
 que
 fortalezcan
 una
 convivencia y bienestar con sentido humanista para una cultura de paz. El
 presente
 texto
 es
 producto
 de 
esta convocatoria 
que
 recoge 
los
trabajos 
de 

los
 interesados 
en 
la
 temática,

 de
 diferentes 
países
(España,
Argentina,
Cuba,
Brasil,
Costa
 Rica
 y
 México)
 retomando
 con
 ello
 sus
 experiencias
 relativas
 al
 estudio,
 análisis,
 comprensión
 e
 instrumentación
 de
 la
 cultura
 de
 paz
 en
 los
 distintos
 ámbitos
 institucionales
 en
 los
 que
 participan:
 educativo,
 salud,
 penitenciario,
 social,
laboral,
familia,
alimentario,
psicológico,
por 
mencionar 
algunos.
 El
 presente
 libro,
 propicia
 un
 espacio
 de
 reflexión,
 diálogo
 y
 posicionamiento
 de
 las 
ciencias 
de 
la 
conducta
 para 
la 
apropiación,
análisis,
debate
 y 
propuestas 
que
 fortalezcan 
una
 cultura
 de 
paz
 a
través
 de 
la
 convivencia 
y
 el 
bienestar
 social 
con
 sentido 
humanista.
El
 sistema 
económico
 neoliberal
 y 
el 
proceso
 de 
globalización 
han
 contribuido
al
 logro
 de
 avances
 significativos
 en
 la
 ciencia
 y
 la
 tecnología,
 pero
 también
 han
 propiciado
 la
 polarización
 de
 las
 sociedades
 lo
 que
 ha
 impactado
 de
 manera
 negativa
 a
 la
 sociedad
 en
 su
 conjunto,
 pero
 en
 mayor
 medida
 a
 los grupos
 vulnerables. Dicha
 polarización
 ha
 traído
 consigo
 un
 desarrollo
 desigual
 del
 mundo
 que
 se
 expresa
 de
 diferentes
 maneras
 tanto
 en
 países
 desarrollados
 como
 en
 los
 llamados
 del
 tercer
 mundo,
 en
 donde
 no
 están
 satisfechas
 las
 necesidades
 humanas 
elementales
 de
 todos 
los
sectores 
de 
la 
población,
siempre 
falta 
algo. 
Si 
a
 esto 
le
 sumamos 
los
conflictos
 internacionales por
 diferentes
 motivos
 que
 enfrentan
 algunas
 naciones,
 una
 insuficiente
 cobertura
 educativa
 y
 de
 salud,

 desempleo
 y
 pobreza 
extrema,
 entre 
otras
 cosas; 
estamos
 frente
 a
retos 
de
 gran
 envergadura
 para
 los
 gobiernos,
 para
 los
 estudiosos
 y
 para
 la
 sociedad
 civil
 en
 general. Uno 
de 
los
 intentos
 para
 frenar 
y prevenir 
la
 agudización
 de 
estas 
problemáticas
 es
 la
 cultura 
de 
paz,
cuyo
 estudio
y propuestas 
han 
ido 
avanzando 
en 
diferentes
 sentidos 
y 
de 
manera 
favorable,
el 
tema 
está 
presente 
en 
diferentes 
Organismos
 Internacionales
 como
 la
 ONU,
 la
 UNESCO,
 la
 OCDE,
 El
 Banco
 Mundial,
 entre
 otros.
 Pero
 falta 
mucho 
por 
hacer.Universidad Autónoma del Estado de Méxic

una mirada desde las Ciencias de la Conducta

Este libro es el resultado de los trabajos presentados en el 1er Congreso Internacional "Convivencia y bienestar con sentido humanista para una cultura de paz"

Antimicrobial resistance among migrants in Europe: a systematic review and meta-analysis

BACKGROUND: Rates of antimicrobial resistance (AMR) are rising globally and there is concern that increased migration is contributing to the burden of antibiotic resistance in Europe. However, the effect of migration on the burden of AMR in Europe has not yet been comprehensively examined. Therefore, we did a systematic review and meta-analysis to identify and synthesise data for AMR carriage or infection in migrants to Europe to examine differences in patterns of AMR across migrant groups and in different settings. METHODS: For this systematic review and meta-analysis, we searched MEDLINE, Embase, PubMed, and Scopus with no language restrictions from Jan 1, 2000, to Jan 18, 2017, for primary data from observational studies reporting antibacterial resistance in common bacterial pathogens among migrants to 21 European Union-15 and European Economic Area countries. To be eligible for inclusion, studies had to report data on carriage or infection with laboratory-confirmed antibiotic-resistant organisms in migrant populations. We extracted data from eligible studies and assessed quality using piloted, standardised forms. We did not examine drug resistance in tuberculosis and excluded articles solely reporting on this parameter. We also excluded articles in which migrant status was determined by ethnicity, country of birth of participants' parents, or was not defined, and articles in which data were not disaggregated by migrant status. Outcomes were carriage of or infection with antibiotic-resistant organisms. We used random-effects models to calculate the pooled prevalence of each outcome. The study protocol is registered with PROSPERO, number CRD42016043681. FINDINGS: We identified 2274 articles, of which 23 observational studies reporting on antibiotic resistance in 2319 migrants were included. The pooled prevalence of any AMR carriage or AMR infection in migrants was 25·4% (95% CI 19·1-31·8; I2 =98%), including meticillin-resistant Staphylococcus aureus (7·8%, 4·8-10·7; I2 =92%) and antibiotic-resistant Gram-negative bacteria (27·2%, 17·6-36·8; I2 =94%). The pooled prevalence of any AMR carriage or infection was higher in refugees and asylum seekers (33·0%, 18·3-47·6; I2 =98%) than in other migrant groups (6·6%, 1·8-11·3; I2 =92%). The pooled prevalence of antibiotic-resistant organisms was slightly higher in high-migrant community settings (33·1%, 11·1-55·1; I2 =96%) than in migrants in hospitals (24·3%, 16·1-32·6; I2 =98%). We did not find evidence of high rates of transmission of AMR from migrant to host populations. INTERPRETATION: Migrants are exposed to conditions favouring the emergence of drug resistance during transit and in host countries in Europe. Increased antibiotic resistance among refugees and asylum seekers and in high-migrant community settings (such as refugee camps and detention facilities) highlights the need for improved living conditions, access to health care, and initiatives to facilitate detection of and appropriate high-quality treatment for antibiotic-resistant infections during transit and in host countries. Protocols for the prevention and control of infection and for antibiotic surveillance need to be integrated in all aspects of health care, which should be accessible for all migrant groups, and should target determinants of AMR before, during, and after migration. FUNDING: UK National Institute for Health Research Imperial Biomedical Research Centre, Imperial College Healthcare Charity, the Wellcome Trust, and UK National Institute for Health Research Health Protection Research Unit in Healthcare-associated Infections and Antimictobial Resistance at Imperial College London