• search hit 33 of 67
Back to Result List

Bewegungserkennung mit Smartphones mittels deren Sensoren

  • Die Erkennung von Bewegungen mit einem Smartphone ist durch die internen Sensoren, mit denen es ausgestattet ist, ohne externe Sensoren möglich. Zunächst werden vergangene Untersuchungen und deren Verfahrensweise betrachtet. Von diesen Untersuchungen wird die hier verwendete Umsetzung der Bewegungserkennung abgeleitet und beschrieben. Ein Großteil der Literatur verwendet ausschließlich den Beschleunigungssensor für die Bewegungserkennung. Diese Bachelorarbeit untersucht dazu den Nutzen weiterer Sensoren, wie z.B. das magnetische Feld, die lineare Beschleunigung oder das Gyroskop. Die Bewegungserkennung erfolgt durch maschinelles Lernen mit Klassifizierungsalgorithmen. Es werden Decision Tree, Naive Bayes und Support Vector Machines verwendet. Zunächst werden die benötigten Sensordaten mit Hilfe einer eigens entwickelten Applikation von Testpersonen gesammelt und gespeichert. Diese Daten werden als Trainingsdaten für die Klassifizierungsalgorithmen benötigt. Das Ergebnis ist ein Modell, das die Struktur der gelernten Daten enthält. Validiert werden die Modelle mit Testdatensätzen, die sich von den Trainingsdatensätzen unterscheiden. Die Ergebnisse bestätigen vergangene Untersuchungen, dass die Daten des Beschleunigungssensors ausreichend sind, um Bewegungen sehr genau erkennen zu können. Orientierung, Gyroskop und die lineare Beschleunigung hingegen sind nur bedingt für die Bewegungserkennung einsetzbar. Außerdem scheint für eine geringe Anzahl an Testdaten der Decision Tree am besten geeignet zu sein, wenn Bewegungen von Benutzern erkannt werden sollen, von denen keine Trainingsdaten bei der Erstellung des Modells vorhanden sind.
  • Activity recognition with smartphones is possible by using its internal sensors without using any external sensor. First of all, previous works and their techniques will be regarded and from these works an own implementation for the activity recognition will be derived. Most of the previous works only use the accelerometer for the activity recognition task. For this reason, this bachelor thesis analyzes the benefit of further sensors, such as the magnetic field, the linear acceleration or the gyroscope. The activity recognition is performed by classification algorithms. Decision Tree, Naive Bayes and Support Vector machines will be used. Sensor data of subjects will be collected and saved by using an own developed application. This data is needed as training data for the classification algorithms. The result is a model which represents the structure of the data. To validate the model, a test dataset will be used which is different from the training dataset. The results confirm previous works which indicated that the activity recognition task is possible by only using the accelerometer. Orientation, gyroscope and linear acceleration cannot be used for all problems of the activity recognition. Apart from that, the Decision Tree seems to be the best classification algorithm if the model has no training data of the current user.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Sven Milker
URN:urn:nbn:de:kola-6630
Advisor:Sebastian Magnus, Steffen Staab
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Date of completion:2012/08/13
Date of publication:2012/08/13
Publishing institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Fachbereich 4
Release Date:2012/08/13
Number of pages:51
Institutes:Fachbereich 4 / Fachbereich 4
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG