A Markovian-based Approach for Daily Living Activities Recognition

Abstract

and Hassani.Messaoud@enim.rnu.tn. Abstract:Recognizing the activities of daily living plays an important role in healthcare. It is necessary to use an adapted model to simulate the human behavior in a domestic space to monitor the patient harmonically and to intervene in the necessary time. In this paper, we tackle this problem using the hierarchical hidden Markov model for representing and recognizing complex indoor activities. We propose a new grammar, called "Home By Room Activities Language", to facilitate the complexity of human scenarios and consider the abnormal activities.

A Pervasive Healthcare System for COPD Patients

“…There are relatively many published studies about the simulation of activities; for instance, Elbayoudi et al [76] have simulated human behavior in intelligent domestic space. Limousine et al [77] proposed a grammatical approach to facilitate the representation of complex indoor human activities scenarios and consider the abnormal activities using a hierarchical hidden Markov model. In a similar work, Aritoni et al [78] presented a generative model able to define the vast majority of daily routine events that would be of interest in a real-time monitoring system.…”

Exploiting Offloading in IoT-Based Microfog: Experiments with Face Recognition and Fall Detection

“…In this context, studies have aggregated information from multiple sources and distributed it to consumers who do not have direct connections with the information producers, such as healthcare systems that monitor the data of a patient undergoing home treatment and share them with a hospital system [1,9]. These systems can analyze health problems or cognitive disorders [10], monitoring older adults in their homes [1,11], recognizing human activity [12,13], or interacting with people [8]. Thus, HSH systems based on fog computing could help diagnose diseases and influence individuals' social interaction, as well as intervening with some daily tasks or making decisions for the user (e.g., suggesting a film genre to relieve stress according to their current state) [3].…”

Descarga adaptativa em ambiente com névoa heterogênea: estudo de caso para a área da saúde

“…A transição de volta para casa após a alta hospitalar é um momento vulnerável para os pacientes. Neste contexto, as Health Smart Homes (HSH), também conhecidas como ambientes de Cuidados de Saúde em Casas Inteligentes, têm surgido como uma opção promissora para melhorar a qualidade de vida das pessoas tratadas em casa e fornecer conforto para pessoas com alguma deficiência, mobilidade reduzida e/ou idosos (BENIGNO et al, 2014;BANERJEE et al, 2015;LIOUANE et al, 2016). Tipicamente, o tratamento de pessoas com mobilidade reduzida dentro do contexto de HSH usa inteligência computacional para monitorá-las enquanto elas estão se recuperando em suas casas (ROMERO et al, 2009).…”

“…Por exemplo, aplicações podem emitir alertas para equipes de profissionais de saúde ou membros da família sempre que detectarem alguma anormalidade (GONÇALVES et al, 2013;. Além disso, esses sistemas podem monitorar idosos em suas casas (LE et al, 2008;GONÇALVES et al, 2013), reconhecer a atividade humana (BANERJEE et al, 2015;LIOUANE et al, 2016), ou interagir com pessoas .…”

“…Em razão desse crescimento das tecnologias de IoT, aplicações para a captura e análise de dados dos indivíduos em diferentes contextos, especialmente no contexto residencial e personalizado, são viáveis (HE et al, 2017;MUTLAG et al, 2019). Neste contexto, sistemas de monitoramento de saúde auxiliam principalmente pessoas com deficiência, com mobilidade reduzida (e.g., idosos) (BENIGNO et al, 2014;BANERJEE et al, 2015;LIOUANE et al, 2016;HE et al, 2017). Um exemplo desse tipo de aplicação é a detecção de quedas e a identificação do indivíduo, as quais ajudam na assistência aos cuidados de saúde de um determinado usuário.…”