La identificación automática de actividad física humana es un área atractiva de investigación y ha motivado a diferentes investigadores a desarrollar metodologías para la detección automática de actividades [2, 3, 4, 5]. Los sensores más comunes utilizados en esta tarea son las video cámaras , las cámaras de profundidad, los sensores electromiográficos (EMG), los acelerómetros y unidades de masa inercial (IMU-Inertial Measured Unit), etc.
Los sensores IMU han demostrado tener ventajas significativas en la detección de actividad, como son la correcta caracterización de las señales y la robustez a oclusiones parciales generadas por los usuarios que son sometidos al análisis [6, 1, 3]. Andrés Calvo, en su trabajo investigativo, evidencia que al utilizar una red de 4 sensores IMU, con clasificación SVM (Support Vector Machine) para la detección de movimientos primitivos y clasificación HMM (Hidden Markov Model ) para la detección de actividad, se generan resultados de clasificación del 98% de acierto. Además, en el trabajo, se realiza el análisis de la mínima cantidad de sensores que son necesarios para el reconocimiento de actividad, permitiendo realizar una reducción en el costo computacional del método. Sin embargo, en las conclusiones y recomendaciones de este trabajo, se muestra que es necesario realizar el análisis del conjunto de características que son realmente necesarias para garantizar una detección confiable, con el fín de obtener una reducción el costo computacional de la metodología y hacer viable la implementación de este método en un sistema embebido
