ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-04202015-205844


Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
ROSETTA, CARMELA
URN
etd-04202015-205844
Titolo
Utilizzo di tecniche di anomaly detection nella realizzazione di sistemi di fall detection personalizzati basati su smartphone
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA
Relatori
relatore Prof. Avvenuti, Marco
relatore Prof. Vecchio, Alessio
relatore Cola, Guglielmo
Parole chiave
  • personalizzazione
  • fall detection
  • anomaly detection
  • smartphone-based
Data inizio appello
08/05/2015
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
08/05/2085
Riassunto
Obiettivo di questo lavoro di tesi è cercare di capire se un approccio differente rispetto a quello tradizionale per quanto riguarda la fall detection, ovvero l'approccio basato sull'apprendimento supervisionato possa permettere di realizzare un sistema di fall detection in grado di rilevare le cadute in maniera tale da aumentare la sensitività e la specificità dei sistemi di fall detection tradizionali.
In particolare, con questo lavoro di tesi abbiamo cercare di capire se l'utilizzo di un sistema di fall detection basato sull'apprendimento semisupervisionato e l'introduzione della personalizzazione possano permettere di realizzare sistemi di fall detection più robusti rispetto ai sistemi di rilevamento della caduta tradizionali.
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