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Machbarkeitsstudie zur Erkennung von kindgerechten Pilatesübungen anhand von Smartphone-Sensordaten
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
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
18. Grenzen
Nicht alle Fehler/Bewegungen können erfasst werden
„Unechte Bewegungen“ werden als richtig klassifiziert
„Richtige Bewegungen“ werden nicht erkannt
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 !!!