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Tracking Biped Motion in Pervasive Environment

Benedict, Domnic Savio

German Title: Muster zu identifizieren, die durch die Bewegungen im Pervasive umgebung

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Abstract

Textiles are ubiquitous to humans since ages. Transistors made of silicon have made a deep impact in modern industry. A new field of research called wearable electronics integrates both these worlds to provide intelligent new services. Based on modern technologies of textile manufacturing, a carpet is embedded with a network of computing devices. One of their applications is to sense, when someone walks over them. This carpet was used to track the path a person took on his walk. When a person steps on the carpet, embedded sensors in the carpet get activated. These activations are stored at a monitoring PC as a log file. This data is processed and carefully viewed by data mining algorithms to identify hidden patterns that reveal the trails of the subject on his motion over the carpet. Different methods for validating the data mining algorithms are presented. These methods are perfected to produce an ideal reference in a format that can be directly compared with the estimated results of the algorithms. The evaluation results show a better performance for the new approach compared to the state-of-the-art technologies. Veracious testing, discussions, suggestions and their impact after implementation, are discussed in detail. The concepts used in the data mining algorithms are structurally sound and maintainable. Suggestions are given for further work on this system as whole. The footsteps of the person walking on the carpet are identified. The trajectory of walk is traced. The carpet can be used in a variety of domains. Rich examples on usage, assisted with augmented literature conclude this work.

Translation of abstract (English)

Textilwaren sind dem Menschen seit langem allgegenwärtig. Aus Silikon gefertigte Transistoren beeinflussen sehr stark die moderne Industrie. Ein neues Forschungsgebiet nennt sich "Tragbare Elektronik". Dieses Gebiet integriert Silikon und Textilien, um intelligente neue Dienstleistungen zur Verfügung zu stellen. Beruhend auf modernen Technologien der Textilherstellung wird ein Teppich in ein Netz von Rechengeräten eingebettet. Dieser Teppich kann dazu verwendet werden, um die Berührung eines darüber laufenden Fußes zu erkennen. Er kann somit den Weg ausfindig machen, den eine Person auf dem Teppich gegangen ist. Wenn eine Person auf dem Teppich geht, werden eingebettete Sensoren im Teppich aktiviert. Diese Aktivierungen werden am Überwachungsrechner in einer Protokolldatei abgespeichert. Die Daten werden durch Data Mining- Algorithmen bearbeitet, um versteckte Muster zu identifizieren, die durch die Bewegungen über den Teppich verursacht wurden. In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Methoden zur Validierung der Data Mining- Algorithmen vorgestellt. Diese Methoden sind dazu geeignet eine Referenz in einem Format bereitzustellen, das direkt mit den Ergebnissen der Erkennungsalgorithmen verglichen werden kann. Die Ergebnisse dieser neuen Algorithmen erreichen eine höhere Genauigkeit als bekannte Technologien. Des weiteren wird auf zuverlässige Prüfungen, Diskussionen, Vorschläge und deren Einfluss nach der Implementierung ausführlich eingegangen. Die Konzepte, welche in den Data Mining- Algorithmen verwendet werden, sind gut strukturiert und erweiterbar. Die Schritte einer Person, die auf dem Teppich geht, können identifiziert und deren Laufbahn verfolgt werden. Der Teppich kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden. Hierfür werden abschließend Beispiele genannt und Vorschläge für weitere zukünftige Arbeiten an diesem gesamten System unterbreitet.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Ludwig, Prof. Dr. ThomasHabil
Date of thesis defense: 19. May 2008
Date Deposited: 09. Jun 2008 11:46
Date: 2007
Faculties / Institutes: The Faculty of Mathematics and Computer Science > Department of Computer Science
Subjects: 004 Data processing Computer science
Controlled Keywords: Tracking, Smart Carpet, Pervasive computing, Sensor network
Uncontrolled Keywords: Smart Tepisch , Sensor NetzwerkSmart floor , datamining , Biped motion
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