TN10 - Présentation
HUMAN ACTIVITY
RECOGNITION
Guillaume DUFOUR Université de Technologie de Compiègne
IPAL, Singapour, Fé...
PLAN
I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les
séries temporell...
I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
IV...
Quality of Life
 Opposition à l’état de l’art en AAL
 Moins de capteurs
 Faible granularité
 Déploiement de capteurs d...
Smart Home
5
2I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
I...
Moteur d’inférence
7
Visualisation
8
3I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
I...
10
Activité moyenne
Segmentation (Maison 1)
4I. Le projet QoL - Quality of Life
II. Exploration des données
III. Méthode de segmentation pour les séries
temporelles
I...
13
Conclusion
 Analyse de données
 Web dashboard (data visualisations)
 Méthode de segmentation pour les séries tempore...
Guillaume DUFOUR Université de Technologie de Compiègne
IPAL, Singapour, Février-Août 2013
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  • PLAN
  • The QoL project starts with an observation that many aspects of a smart assistive home are yet to be tackled because the choices made by researchers in the laboratories are not the ones they would have made if they were developing for real homes.
  • Clustering Distance:ChebyshevAlpha =0.5 Features =mean entropyGaussian Convolution 16 minutes
  • DBSCAN – PCAStudy number 3
  • Tn10 presentation dufour guillaume

    1. 1. TN10 - Présentation HUMAN ACTIVITY RECOGNITION Guillaume DUFOUR Université de Technologie de Compiègne IPAL, Singapour, Février-Août 2013
    2. 2. PLAN I. Le projet QoL - Quality of Life II. Exploration des données III. Méthode de segmentation pour les séries temporelles IV. Conclusion
    3. 3. I. Le projet QoL - Quality of Life II. Exploration des données III. Méthode de segmentation pour les séries temporelles IV. Conclusion 1
    4. 4. Quality of Life  Opposition à l’état de l’art en AAL  Moins de capteurs  Faible granularité  Déploiement de capteurs de mouvement dans 3 maisons  Collecte de 2 mois de données 4
    5. 5. Smart Home 5
    6. 6. 2I. Le projet QoL - Quality of Life II. Exploration des données III. Méthode de segmentation pour les séries temporelles IV. Conclusion
    7. 7. Moteur d’inférence 7
    8. 8. Visualisation 8
    9. 9. 3I. Le projet QoL - Quality of Life II. Exploration des données III. Méthode de segmentation pour les séries temporelles IV. Conclusion
    10. 10. 10 Activité moyenne
    11. 11. Segmentation (Maison 1)
    12. 12. 4I. Le projet QoL - Quality of Life II. Exploration des données III. Méthode de segmentation pour les séries temporelles IV. Conclusion
    13. 13. 13 Conclusion  Analyse de données  Web dashboard (data visualisations)  Méthode de segmentation pour les séries temporelles (Ecriture de papier en cours)  Proposition d’améliorations et de nouvelles pistes à partir des résultats obtenus  Expérience professionnelle en ASIE
    14. 14. Guillaume DUFOUR Université de Technologie de Compiègne IPAL, Singapour, Février-Août 2013 Questions
    15. 15. DUFOUR Guillaume dufour.guillaume.fr@gmail.com fr.linkedin.com/in/dufourguillaumefr/

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