【例会】Detecting Abnormality in Activities Performed by People with Dementia in a Smart Environment

主持人:赵春阳

参会老师:杨矫云

参会学生:肖勇博、程坤、李雨龙、丁会通、韩朋、刘硕、郭思伊、殷越、哈山、贵芳

时间:201912月18日

本次例会学习讨论了文章:Detecting Abnormality in Activities Performed by People with Dementia in a Smart Environment

本文提出了一种简单新颖的方法来识别错过的事件,乱序事件和无关事件。 该方法可以用于测量用户执行活动的程度以及提供纠正建议。 该方法的可能应用之一是使老年人过独立生活。在手动引入异常之后,使用公开的测试数据对提出的方法进行了测试,发现该方法产生了可喜的结果。

背景

在普适环境中进行活动识别的主要目的是确定用户正在从事的活动,以便采取积极行动来帮助用户。活动识别系统除了能够识别用户执行的活动外,还需要能够确定是否存在异常在活动中。用户活动异常的原因有多种。缺少一项或多项活动的构成步骤是异常的原因之一。但是,可能会发生这样的情况,如果没有在活动中发生某些事件,该活动可能会不完整。此类活动不可或缺的事件可以称为核心事件。而事件的顺序对于成功完成一项活动也很重要。在本文中,提出了一种简单新颖的方法来从传感器数据表示正常活动的结构,即没有任何异常的活动。

方法

考虑“看电视”活动。 普通家庭中此活动中可能发生的可能事件的列表如下:

1

在电视观看的不同时间可能发生的一些有效事件序列如下所示。

2

为了分析和得出有关活动结构的有用信息,将事件的“后发生”顺序输入到表m中,表m中包含活动中可能发生的每种可能事件的一行和一列。 如果事件在序列中发生,则m [i,i]递增1。因此,事件“ ei”发生的序列数记录在m [i,i]中。 如果事件在序列中的事件之后发生,则m [i,j]递增1。

3

从表1可以得出以下结论。
i)如果m [i,i] = n(给定的事件序列数),则意味着et出现在每个事件序列中。 那是ei是一个核心事件。 否则,ei是一个子事件。 因此,在此示例中,事件e4,e5> e7和e8是核心事件。 其余的是子事件。

ii)就两个事件et和ej的“后发生”顺序而言,存在以下可能性。

a)如果m [i,i]> m [i,j] = m [j,j]并且m [j,i] = 0,则ej必须仅在ei之后发生。 就是说,如果ej在序列中出现在et之后,那么可以断定ej必须始终在活动中et之后发生。 例如在表中,可以看出e7只能在e4之后发生。
b)否则,事件i和j的顺序不重要。

表2总结了根据上述观察结果,从表1中提取的事件之间的“事后发生”关系。 表2中的单元格中的“ T”代表“ true”,表示与列对应的事件必须在与行对应的事件之后发生。

4

为了确定用户执行的活动是否有异常,每当发生新事件时,都需要检查以下内容。
1.该事件是否与当前正在进行的活动无关
2.是否需要在事件之前进行的所有事件都较早发生
3.是否发生了每个核心事件。

某些活动可能没有任何核心事件。 可以通过计算一个值来确定执行此类活动的程度,该值与所执行的活动与预期活动的相似程度成正比。 这样的值可以称为相似度。 相似性度量定义为已执行事件的总权重之和。 用w(ei)表示的事件ei的权重计算为

5

其中

nei-训练事件序列中ei的出现次数。
n-训练事件序列的数量。

实验

为了测试提出的方法,Tim van Kasteren等人收集并公开了按时间排序的数据集。被使用了。数据集包含28天的数据,这些数据是使用14个不同的传感器在智能家居环境中针对某人的7种不同活动收集的。只要对象处理了相应的对象,传感器就会生成二进制输出。按照时间顺序记录输出并进行注释。从数据集中提取每个活动的传感器事件序列,并将其用于识别核心事件,子事件和事件的排序关系。 “使用厕所”和“准备饮料”这两项活动没有核心活动。下面列出了这两个活动的事件事件列表,并按照第3节中的说明计算了相应的权重。

6

为了测试系统的性能,将一天的传感器事件用作测试数据。异常的三个原因,即无关事件,乱序事件和漏失事件被手动引入测试数据中。系统定位所有这些异常并生成适当的文本消息。

总结

本文提出了一种简单而新颖的方法来检测痴呆早期患者所从事的活动中的异常情况。 这样的人除了追求日常生活中引入无关紧要的事件外,还倾向于跳过一些活动或以不适当的顺序执行事件。 所提出的方法可用于有效地识别此类异常并提供适当的纠正建议。 由于针对每个正常活动分别捕获并存储了相关事件及其排序信息,因此所提出的方法也可以用于监视交错的活动。

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