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Unsupervised discovery of spatial relationships between objects for activity recognition inside smart home

Bouchard Kévin, Bouchard Bruno et Bouzouane Abdenour. (2012). Unsupervised discovery of spatial relationships between objects for activity recognition inside smart home. Dans Anind K. Dey (dir.), UbiComp '12 : Proceedings of the 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing - UbiComp '12. (p. 655-656). New York, NY, United States : Association for computing machinery.

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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.1145/2370216.2370351

Résumé

Data mining techniques have been vastly exploited recently to overcome complex problems that humans struggle to solve. Particularly, the recognition of the activity of daily living of a smart home's resident is a challenging issue that requires advanced algorithms using extensive plans' library. In this paper, we propose a novel unsupervised learning technique for the discovery of sequential pattern related to spatial relationships of objects inside a smart home. We concretely use this approach to automatically construct a library of plans. Finally, we demonstrate the efficiency with a practical activity recognition algorithm by comparing learned knowledge over expert's defined library in a real smart home.

Type de document:Chapitre de livre
Date:2012
Lieu de publication:New York, NY, United States
Identifiant unique:10.1145/2370216.2370351
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Sciences de la santé
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Éditeurs:Dey, Anind K.
Mots-clés:computing methodologies, machine learning, learning settings, Data mining, GSP, patterns discovery, activity recognition, smart home, proceedings
Déposé le:12 févr. 2021 20:22
Dernière modification:12 févr. 2021 20:22
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