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Unsupervised mining of activities for smart home prediction

Lapalu Jérémy, Bouchard Kévin, Bouzouane Abdenour, Bouchard Bruno et Giroux Sylvain. (2013). Unsupervised mining of activities for smart home prediction. Procedia Computer Science, 19, p. 503-510.

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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.procs.2013.06.067

Résumé

This paper addresses the problem of learning the Activities of Daily Living (ADLs) in smart home for cognitive assistance to an occupant suffering from some type of dementia, such as Alzheimer's disease. We present an extension of the Flocking algorithm for ADL clustering analysis. The Flocking based algorithm does not require an initial number of clusters, unlike other partition algorithms such as K-means. This approach allows us to learn ADL models automatically (without human supervision) to carry out activity recognition. By simulating a set of real case scenarios, an implementation of this model was tested in our smart home laboratory, the LIARA.

Type de document:Article publié dans une revue avec comité d'évaluation
ISSN:18770509
Volume:19
Pages:p. 503-510
Version évaluée par les pairs:Oui
Date:2013
Identifiant unique:10.1016/j.procs.2013.06.067
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Statistiques
Sciences de la santé
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Mots-clés:flocking, data mining, clustering, smart home, proceedings
Déposé le:12 févr. 2021 20:08
Dernière modification:12 févr. 2021 20:08
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