Captura de datos de ponibles (wearables) y su utilización para la clasificación del tipo de actividad realizada por una persona

Abstract

El reconocimiento de actividades humanas (HAR) constituye un campo de relevancia y amplio desarrollo en el dominio de la inteligencia artificial y la obtención de conocimiento. Tiene aplicaciones en muy diversas disciplinas, desde la medicina hasta la robótica. Mas, a pesar del interés que suscita en tantas áreas del ámbito científico, no existe una aplicación clara del HAR para el reconocimiento biométrico de personas según su forma de actuar. El presente trabajo constituye una continuación de varios trabajos previos que abordan el reconocimiento biométrico a partir de la forma de caminar, detectada mediante el uso de dispositivos ponibles de caracter comercial. De manera prospectiva, se pretende sentar las bases de conocimiento necesario con el fin de lograr una generalización de los mencionados trabajos mediante el reconocimiento de un conjunto definido de actividades cotidianas en lugar de una sola. Para ello, se lleva a cabo el desarrollo de un sistema de reconocimiento de actividades humanas a partir de datos recogidos de dispositivos ponibles de uso comercial en entornos sin supervisión, mediante técnicas del proceso habitual de minería de datos y aprendizaje artificial, con el fin de que las conclusiones extraidas del sistema HAR desarrollado puedan ser empleadas con posterioridad para llegar a una solución de reconocimiento biométrico conductual de personas a partir de actvidades cotidianas.

The recognition of human activities (HAR) constitutes a field of relevance and wide development in the domain of artificial intelligence and obtaining knowledge. It has several applications in very different disciplines, from healthcare to robotics. Nevertheless, despite the interest of the matter in so many areas of science, it does not exist a clear HAR approach to the biometric recognition of people based on their way of acting. This working paper makes a continuation of some previous works that address the matter of biometrics based on the gait, detected through the use of commercial wearable devices. In a prospective manner, it is pretended to lay the groundwork of necessary knowledge in order to achieve a generalization of the aforementioned works through the recognition of a set of daily activities instead of just one. To do this, it will be covered the developing of a human activity recognition system based on data collected from commercial wearable devices in non supervised enviroments, using techniques of the usual data mining and machine learning process, in order to get the conclusions of the developement to be used subsequently to achieve a biometrical conductual recognition solution based on daily activities.