The recent increased democratization of technology led to the appearance of
new devices dedicated to the improvement of our daily living and working spaces,
capable of being remotely controlled through the internet and interoperability with
other systems.
In this context, human presence detection is fundamental for several purposes,
such has: further automization, usage pattern learning, problem detection (illness,
or intruder), etc. Current intrusion detection devices usually have flaws depending
on type and many times are not coordinated for better performance.
Coordinating the devices for higher level operation however requires a device,
or software, that is able communicate and control them. Muzzley is a company
that tries to solve this issue by creating a mobile application where the user can
register all its devices and control them from there.
In this dissertation we propose an approach to human presence detection using
metrics based on messages between devices and the Muzzley platform. The idea
is that the detection does not rely on information from specific presence detectors,
but that it is able to achieve its purpose by analyzing the patterns of interactions
with the devices. For this, anonimyzed datasets created by the Muzzley platform
are submitted to an extensive processing in order to create meaningful features
that will then be used with a machine learning algorithm for training and testing.
The main contributions of this study is the processing done to create meaningful
information for the task, the demonstration of the capabilities of the interactions
between these devices and platforms for human presence detection, and the
methods used to improve the performance of the approach.A recente maior democratização da tecnologia contribuiu para o aumento da
disponibilidade de dispositivos dedicados à melhoria dos nossos espaços de vivência
e trabalho, capazes de controlo remoto pela internet e de interoperabilidade com
outros.
É neste contexto que a detecção de presença humana é fundamental pois:
permite a automatização de acções, a aprendizagem de padrões de uso, a detecção
de problemas de doença ou intrusão, etc. Dispositivos específicos de detecção de
presença normalmente tem falhas dependendo da sua natureza, e não costumam
estar coordenados de forma a melhorar a performance.
Coordenar os aparelhos de forma a obter um nível mais inteligente de uso requer
um outro dispositivo ou software capaz de comunicar e controlar os outros. A
Muzzley é uma empresa que criou uma aplicação móvel onde os utilizadores podem
registar todos os seus dispositivos e depois controla-los a partir do programa.
Esta dissertação propõe uma abordagem para a detecção de presença baseada
na utilização de métricas extraídas das mensagens entre os dispositivos e a plataforma
da Muzzley. A ideia é que a detecção não será feita por informação de sensores
específicos mas sim pela analise de padrões de interacções com os dispositivos.
Conjuntos de dados anónimos criados na plataforma serão submetidos a uma fase
extensa de processamento de forma a criar atributos interessantes para o treino e
teste de algoritmos de aprendizagem automática.
As contribuições principais deste estudo são os algoritmos de processamento
construídos para a criação da informação relevante para a tarefa, a demonstração
da capacidade do uso destas interações para a detecção de presença, e os métodos
usados de forma a melhorar a performance da abordagem
