Orientadores: Kyller Costa Gorgônio e Angelo Perkusich

Resumo O reconhecimento de atividades refere-se ao ato de detectar comportamentos humanos de forma automática. Em pesquisas recentes sobre reconhecimento de atividades foi demonstrado que é possível reconhecer uma variedade de atividades como: andar, correr, permanecer sentado e permanecer parado, com acurácia acima de 90%. Esse reconhecimento preciso proporciona o desenvolvimento de muitas aplicações na área de computação pervasiva. Por exemplo, personalizar ações do smartphone para selecionar uma música para ouvir baseada em uma atividade ou enviar chamadas diretamente para o correio de voz quando o usuário estiver se exercitando. Contudo, algumas atividades humanas complexas como: assistir TV, comer, alongar, subir escada, utilizar o elevador, lavar as mãos, mostraram-se mais difíceis de serem reconhecidas com uma boa acurácia. O presente trabalho visa identificar as melhores formas de utilizar os dispositivos vestíveis para identificar determinadas atividades e definir quais dados provenientes dos dispositivos vestíveis são relevantes para o reconhecimento de atividades humanas complexas. O trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma arquitetura de reconhecimento de atividades baseada na combinação de dispositivos vestíveis para aumentar a acurácia do reconhecimento de atividades complexas.