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Machbarkeitsstudie zur Erkennung von kindgerechten Pilatesübungen anhand von Smartphone-Sensordaten
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Machbarkeitsstudie zur Erkennung von kindgerechten Pilatesübungen anhand von Smartphone-Sensordaten

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  • 1. 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
  • 2. Forschungsfrage  Ist die Erkennung von Pilatesübungen, auf einfachste Weise, durch den Einsatz von neuen Medien möglich?  Können unvollständige Bewegungsprotokolle ersetzt werden?  Können absolvierte Übungen bewertet und Verbesserungsvorschläge geliefert werden?
  • 3. Idee  Umfangreichere „Wearable Computing“ Systeme zu aufwendig  Verwendung von Smartphones und deren Sensoren  Übungen mit iPhone auf Referenzposition  App übernimmt Protokoll  App gibt Verbesserungsvorschläge
  • 4. Technische Umsetzung  Softwaresystem − iOS Client − Webservice − Webanwendung  Sensoren im iPhone − Accelerometer − Gyroscope  Aufnahme der Sensordaten  Auswertung der Sensordaten
  • 5. Softwaresystem
  • 6. iOS-Client: MotionTracker App
  • 7. Sensoren im iPhone  Accelerometer − Einheit: G  Gyroscope − Einheit: Radiant / Sekunde
  • 8. Bsp.: Rollender Ball
  • 9. Auswertung der Sensordaten  Datenstrom Segmentierung − Signalmittelung − Spitzenwerterfassung  Datenmatrix  Merkmalsgewinnung − Singulärwerte − Kreuzkorrelationen − Mittelwerte, Standardabweichungen  Beispielklassifikation − Support Vector Machines
  • 10. Datenstrom Segmentierung  Signalmittelung  Spitzenwerterfassung
  • 11. Bsp.: Wirbelsäulendrehung
  • 12. Datenmatrix
  • 13. 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
  • 14. Klassifizierung Support Vector Machines  Berechnung Hyperplane anhand von Trainingsdaten  Hyperplane als Entscheidungsfunktion für zukünftige Daten
  • 15. Mehrere Fehlerklassen
  • 16. Aufbereitung für BetreuerIn
  • 17. Aufbereitung für BetreuerIn
  • 18. Grenzen  Nicht alle Fehler/Bewegungen können erfasst werden  „Unechte Bewegungen“ werden als richtig klassifiziert  „Richtige Bewegungen“ werden nicht erkannt
  • 19. Evaluation Rate Prozent Trefferquote 84,75 Ausfallsrate 17,8 Korrektklassifikation 83,1
  • 20. Zusammenfassung  System konnte Anforderungen gerecht werden  Praxistauglich  Ersetzung unvollständiger Bewegungsprotokolle  Gutes Kontrollinstrument für BetreuerIn  iPhone Sensordaten geeignet für weitere Analysen Vi el en Dank f ür I hre Auf merks amkei t !!!

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