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dc.creator.IDAZEVÊDO, R. D. S.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5530658461915121pt_BR
dc.contributor.advisor1GOMES, Herman Martins.-
dc.contributor.advisor1IDGOMES, H. M.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4223020694433271pt_BR
dc.contributor.referee1ALMEIDA, Hyggo Oliveira de.-
dc.contributor.referee1IDALMEIDA, H. O.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4993914550234923pt_BR
dc.contributor.referee2BRASILEIRO, Francisco Vilar.-
dc.contributor.referee2IDBRASILEIRO, F. V.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5957855817378897pt_BR
dc.description.resumoA partir da disseminação do uso de smartphones nos últimos anos, tem crescido o interesse em utilizar os dados produzidos por seus sensores para monitorar temporalmente ações e eventos associados ao usuário ou ao ambiente onde se encontra o dispositivo. Tal monitoramento pode ajudar na compreensão do comportamento de portadores de smartphones de determinada localização geográfica e na formação de possíveis agrupamentos a partir das sequências de eventos/ações realizados ao longo do dia (e.g. caminhar, pular, correr, sentar etc.). O resultado deste processo pode ser útil ao levantamento de perfis de grupos populacionais. Neste contexto, o presente trabalho de conclusão de curso propõe um método para o treinamento e a predição de eventos/ações por meio de dados adquiridos de sensores móveis. Para tal, foi criado um aplicativo para realizar a aquisição dos dados, sendo obtidos dados do acelerômetro, giroscópio, microfone e GPS para formação de uma base de dados integrada. Ao executar o aplicativo os dados são gravados e o usuário pode rotular determinados eventos que estiverem acontecendo num determinado instante de tempo. Posteriormente, tais rótulos irão servir para que algoritmos de aprendizagem de máquina possam construir um modelo preditivo para os eventos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computação.pt_BR
dc.titleReconhecimento de eventos usando sensores móveis.pt_BR
dc.date.issued2022-09-02-
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29276-
dc.date.accessioned2023-04-05T18:05:10Z-
dc.date.available2023-04-05-
dc.date.available2023-04-05T18:05:10Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectReconhecimento de eventospt_BR
dc.subjectSensores móveispt_BR
dc.subjectModelo preditivopt_BR
dc.subjectSensoriamento móvelpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectEvent recognitionpt_BR
dc.subjectMobile sensorspt_BR
dc.subjectPredictive modelpt_BR
dc.subjectMobile sensingpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorAZEVÊDO, Rafael Dantas Santos de.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeEvent recognition using mobile sensors.pt_BR
dc.identifier.citationAzevêdo, Rafael Dantas Santos de. Reconhecimento de eventos usando sensores móveis. 2022. 11f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo), Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29276pt_BR
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