Semi-supervised approach to identify steps, shoes, and gender of older adults under semi-naturalistic conditions using a waist-worn inertial sensor

Una fuente emergente de información para reconocer las características de los individuos son los parámetros relacionados con el patrón de marcha. Los ancianos pueden ser uno de los grupos de población que más se beneficien de las aplicaciones basadas en el reconocimiento, lo que puede contribuir a aumentar sus posibilidades de vivir de forma independiente en casa. Los enfoques se han centrado principalmente en la identificación o evaluación de los eventos de la marcha; sin embargo, esta información también puede utilizarse para obtener características de las personas mayores que dependen de factores fisiológicos o ambientales. Estos factores pueden ser útiles para proporcionar una asistencia personalizada basada en información contextual. En este trabajo, proponemos un método centrado en personas mayores, para detectar pasos, y reconocer el género y el tipo de calzado utilizando únicamente los datos de contacto inicial con el pie (IC) obtenidos de sensores inerciales durante la marcha semicontrolada. Se recogieron datos de 20 adultos mayores que caminaban a velocidad propia en un entorno natural. El método consiste en agrupar primero el CI utilizando k-means; después, una red neuronal recurrente entrenada reconoce el género, el tipo de calzado y las fases del paso (CI y otras fases); para finalmente realizar la detección de pasos (DE) utilizando un método basado en reglas. El método reconoce el género y el tipo de calzado con una precisión del 93% y el 83,07%, respectivamente, mientras que no se produjeron errores de reconocimiento de las fases del paso. SD alcanzó un error medio porcentual absoluto igual a (Fórmula presentada.). Los buenos resultados muestran que el método es apropiado para aplicaciones de reconocimiento de las características de los usuarios sin depender de suposiciones basadas en individualidades. Asimismo, el método puede ser útil para monitorizar la actividad física o sistemas destinados a mantener a salvo a los adultos mayores.

• Autores: Pulido Herrera, Edith; Ruiz Olaya, Andrés F.; Sierra Bueno, Daniel A.
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/10137
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12495/10137; https://doi.org/10.1177/09544119231156522
• Palabra clave: Control de ancianos; Detección de pasos de ancianos; Reconocimiento del sexo; Sensores inerciales; Redes neuronales recurrentes; Elderly monitoring; Elderly step detection; Gender recognition; Inertial sensors; Recurrent neural networks
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