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Tesi etd-04202015-205844


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
ROSETTA, CARMELA
URN
etd-04202015-205844
Title
Utilizzo di tecniche di anomaly detection nella realizzazione di sistemi di fall detection personalizzati basati su smartphone
Struttura
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA
Supervisors
relatore Prof. Avvenuti, Marco
relatore Prof. Vecchio, Alessio
relatore Cola, Guglielmo
Parole chiave
  • anomaly detection
  • personalizzazione
  • smartphone-based
  • fall detection
Data inizio appello
08/05/2015;
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
08/05/2018
Riassunto analitico
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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