![[pdf]](https://inftars.infonia.hu/img/pdf.png)
DOI: https://doi.org/10.22503/inftars.XVI.2016.1.4
Language: hu
Title: Szimultán végrehajtáson alapuló mozgásfelismerési algoritmusok fejlesztése mobiltelefonos szenzorok felhasználásával
Abstract: A vezeték nélküli adatátviteli technológiákat használó szenzorhálózatok elterjedésével megnyílt a lehetőség nagymennyiségű mérési adat begyűjtésére, melyre alapulva különböző kutatócsoportok algoritmusfejlesztésekbe kezdtek a szenzoradatokban rejlő információk kinyerésére. Az egyik leggyakrabban kutatott terület a mozgásfelismerés. Cikkünkben egy olyan rendszert mutatunk be, melyben a mozgásfelismerést általános környezetben vizsgáljuk, vagyis nem a testen elhelyezett különböző szenzorok segítségével azonosítjuk a mozgásformákat, hanem a társadalom szinte bármely tagjánál fellelhető mobiltelefonos szenzorok által gyűjtött adatok felhasználásával.
Keywords: mozgásfelismerés, gépi tanulás, szenzoros adatok, idősoros mérési adatok, mintázatfelismerés
Title: Development of motion detection algorithms based on simultaneous processing using mobile phone sensors
Abstract: The growing use of sensor networks based on wireless data transfer technologies have opened up the opportunity to collect vast volumes of measurement data, enabling research teams to begin developing algorithms to gain information from sensor data. One of the most extensively researched areas is that of motion detection. The article presents a system in which motion detection is examined in a general environment, i.e. different forms of motion are not identified with the help of sensors attached to the human body but by using data gathered by mobile sensors, which is practically found on every member of society.
Keywords: motion detection, machine learning, sensory data, time series, pattern recognition