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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorMOULAY, Fatima Zahra-
dc.date.accessioned2021-01-03T12:50:11Z-
dc.date.available2021-01-03T12:50:11Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8437-
dc.description4.621.1.738 ; 78 pfr_FR
dc.description.abstractÀ l'heure actuelle, de nombreuses applications pour smartphone utilisent déjà des données pour estimer des statistiques de base sur la condition physique. ces applications produisent une mauvaise méthode d'évaluation du niveau de forme de la personne. Ce problème a conduit les gens à Se tournent vers les appareils portables pour suivre leurs activités de remise en forme. Les smartphones deviennent rapidement une partie omniprésente de La vie dans le monde moderne, leurs capteurs embarqués ont la capacité d'enregistrer une quantité importante De données sur les mouvements des personnes. Nous allons donc tester différents Approches pour prédire l'activité humaine à l'aide de capteurs accéléromètres et gyroscopiques.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv Blida1fr_FR
dc.subjectAccéléromètre, téléphones portables, reconnaissance d'activité, apprentissagefr_FR
dc.titleHuman activity recognition using Accelerometerfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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