Machine Learning per il riconoscimento automatico delle attività umane da smartphone: una valutazione sperimentale

Becaccia, Morris (2019) Machine Learning per il riconoscimento automatico delle attività umane da smartphone: una valutazione sperimentale. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica per il management [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

La tesi si occupa di creare un modello di classificazione analizzando dataset riguardanti le Human Activity Recognition. Il lavoro di tesi è stato diviso in due parti. La prima parte tratta lo stato dell'arte, in cui sono stati analizzati e approfonditi i temi di Machine Learning e sistemi HAR. Nella seconda parte è stato descritto il progetto. Il progetto si basa sul processo di Data Mining. Durante tutto il processo di Data Mining sono state fatte valutazioni e sperimentazioni sia durante la fase di pulizia dei dati e di preprocessing, sia durante la fase di classificazione valutando vari algoritmi. Alla fine del processo di Data Mining è stato ottenuto un modello di classificazione soddisfacente. Infine, è stata sviluppata un' applicazione moblie in Android, che accedendo ai valori di due sensori (accelerometro e giroscopio) e servendosi del modello di classificazione già creato, è in grado di riconoscere l'attività svolta dall'utente.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Becaccia, Morris
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine Learning,Data Mining,Human Activity Recognition,App,Android
Data di discussione della Tesi
17 Dicembre 2019
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