Wearable sensing and feedback with applications in health and lifestyle

Abstract

The maturity of wearable sensing, wireless technology, and data processing techniques enables the remote monitoring of physical activity and vital signs to promote health and well-being of individuals. Recently, much of research has focused on machine learning approaches to sensor data for delivering more intelligence into different health and fitness applications. However, there are different challenges associated with these approaches that limit us to reach an acceptable accuracy level. In this thesis, a comprehensive analysis of wearable accelerometer sensors in human activity recognition problem is conducted to address the classification issues while dealing with inter-person differences and data diversities. In addition, novel feature extraction and classification techniques are proposed to improve the accuracy as well as the worst-case sensitivity in the multi-class classification. The introduced techniques are experimentally validated by considering two state-of-the-art case studies. This work presents significant evidence that we can build accurate predictive models for sensor-based recognition and diagnostic problem under more realistic conditions. Furthermore, to reduce the computational costs of the decision-making process, an innovative algorithm is presented to analyze the variations in the periodic signals. It reduces the learning efforts by detecting any significant changes in the signals. There is also an increasing potential for integration of wearable sensors and haptic systems to improve human motion learning in a wide range of applications. Therefore, we investigate how real-time corrective feedback improves the user's performance in a health application. Finally, a 2D vibrotactile display is developed to transmit tactile stimuli onto the lower back of the users who can personalize the vibration variables. The customization capability of this system reduces the cognitive loadings for the users. This system can be beneficial and efficient not only for delivering complex feedback, but also for people with hearing and visual impairments.La maturité des senseurs portables, de la technologie sans fil, et des techniques de traitement des données permet de surveiller à distance l'activité physique et les signes vitaux pour promouvoir la sante et le bien-être des individus. Récemment, la plus grande partie de la recherche était concentrée sur les démarches de l'apprentissage par machine pour traiter les données des senseurs dans le domaine de la santé et l'application de conditionnement physique. Toutefois, il y a plusieurs défis qui sont associés avec ces approches et qui nous limitent à atteindre un niveau de précision acceptable. Dans cette thèse, une analyse compréhensive d'un accéléromètre portable dans le but de reconnaître l'activité humaine est faite pour adresser les problèmes de classification tout en considérant les différences d'interpersonnelles et la diversité des données. En plus, l'extraction originale des caractéristiques et les techniques de classification est proposée pour améliorer la précision et la sensibilité dans le pire des cas dans une classification multi-classe. Les techniques présentées sont validées expérimentalement en considérant deux études de cas dernier cri. Ceci est preuve du fait que nous pouvons construire des modèles prédictifs précis pour des problèmes reliés à la reconnaissance par les capteurs et le diagnostic de ceux-ci dans les conditions plus réalistes. De plus, pour réduire les coûts de calcul du processus de prise de décision, un algorithme innovant est présenté pour analyser les variations des signaux périodiques. L'algorithme réduit les efforts liés à l'apprentissage en détectant tout changement significatif des signaux. Il y a aussi un potentiel croissant pour l'intégration des senseurs portables et les systèmes haptiques pour améliorer l'apprentissage du mouvement humain dans un large éventail d'applications. Donc, nous enquêtons sur une rétroaction corrective en temps réel pour savoir comment celle-ci améliore la performance de l'utilisateur dans une application de sante. Enfin, un affichage 2D vibrotactile est développé pour transmettre des stimuli tactiles dans les lombes des utilisateurs qui peuvent personnaliser les variables de vibration. La capacité de personnalisation de ce système réduit les chargements cognitifs des utilisateurs. Ce système peut être bénéfique et efficace non seulement pour délivrer un retour d'information complexe, mais aussi pour les gens souffrant de troubles de vue et d'audition