Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/8437
Affichage complet
Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
---|---|---|
dc.contributor.author | MOULAY, Fatima Zahra | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-03T12:50:11Z | - |
dc.date.available | 2021-01-03T12:50:11Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8437 | - |
dc.description | 4.621.1.738 ; 78 p | fr_FR |
dc.description.abstract | À 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.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Univ Blida1 | fr_FR |
dc.subject | Accéléromètre, téléphones portables, reconnaissance d'activité, apprentissage | fr_FR |
dc.title | Human activity recognition using Accelerometer | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
fixed.pdf | 3,51 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.