machbarkeitsstudie zur erkennung von kindgerechten pilatesübungen anhand von smartphone-sensordaten
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Präsentation der Massenarbeit, TU Graz, 2014TRANSCRIPT
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Masterprüfung
Machbarkeitsstudie zur Erkennung von kindgerechten Pilatesübungen anhand
von Smartphone-Sensordaten
Manuel Parfant
Technische Universität Graz
Institut für Informationssyseme und Computer Medien
Betreuer: Univ.-Doz. Dipl.-Ing. Dr.techn. Martin Ebner
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Forschungsfrage
Ist die Erkennung von Pilatesübungen, auf einfachste Weise, durch den Einsatz von neuen Medien möglich?
Können unvollständige Bewegungsprotokolle ersetzt werden?
Können absolvierte Übungenbewertet undVerbesserungsvorschlägegeliefert werden?
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Idee
Umfangreichere „Wearable Computing“ Systeme zu aufwendig
Verwendung von Smartphones und deren Sensoren
Übungen mit iPhone auf Referenzposition
App übernimmt Protokoll
App gibt
Verbesserungsvorschläge
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Technische Umsetzung
Softwaresystem
iOS Client Webservice Webanwendung
Sensoren im iPhone
Accelerometer Gyroscope
Aufnahme der Sensordaten
Auswertung der Sensordaten
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Softwaresystem
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iOS-Client: MotionTracker App
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Sensoren im iPhone
Accelerometer
Einheit: G
Gyroscope
Einheit:
Radiant / Sekunde
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Bsp.: Rollender Ball
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Auswertung der Sensordaten
Datenstrom Segmentierung
Signalmittelung Spitzenwerterfassung
Datenmatrix
Merkmalsgewinnung
Singulärwerte Kreuzkorrelationen Mittelwerte, Standardabweichungen
Beispielklassifikation
Support Vector Machines
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Datenstrom Segmentierung
Signalmittelung
Spitzenwerterfassung
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Bsp.: Wirbelsäulendrehung
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Datenmatrix
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Merkmalsgewinnung
6 Singulärwerte
+ 6 Mittelwerte der Sensorwerte
+ 6 Standardabweichungen der Sensorwerte
+ 3 Kreuz-Korrelationen der einzelnen Rotationsdaten
+ 3 Keuz-Korrelationen der Beschleunigungsdaten
+ Kreuz-Korrelation der gesamten Beschleunigungs- zu Rotationsdaten
= 25 Merkmale pro Beispiel
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Klassifizierung
Support Vector Machines Berechnung Hyperplane anhand von Trainingsdaten
Hyperplane als Entscheidungsfunktion für zukünftige Daten
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Mehrere Fehlerklassen
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Aufbereitung für BetreuerIn
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Aufbereitung für BetreuerIn
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Grenzen
Nicht alle Fehler/Bewegungen können erfasst werden
„Unechte Bewegungen“ werden als richtig klassifiziert
„Richtige Bewegungen“ werden nicht erkannt
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Evaluation
Rate Prozent
Trefferquote 84,75
Ausfallsrate 17,8
Korrektklassifikation 83,1
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Zusammenfassung
System konnte Anforderungen gerecht werden
Praxistauglich
Ersetzung unvollständiger Bewegungsprotokolle
Gutes Kontrollinstrument für BetreuerIn
iPhone Sensordaten geeignet für weitere Analysen
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!!!