Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/57941
Title: Application of Smart Watch-based data set analysis in medical internet of things
Other Titles: Применение набора данных на основе Smart Watch-анализ в медицинском интернете вещей
Authors: Wu Haoran
Keywords: материалы конференций;medical physio therapy;smart watches;biometric recognition;LSTM-CNN
Issue Date: 2024
Publisher: БГУИР
Citation: Wu Haoran. Application of Smart Watch-based data set analysis in medical internet of things = Применение набора данных на основе Smart Watch-анализ в медицинском интернете вещей / Wu Haoran // Информационная безопасность : сборник материалов 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 22–26 апреля 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2024. – С. 118–121.
Abstract: In the field of medical physical therapy, the identification of human body activities is of great significance. Smartwatches are equipped with powerful sensors that provide a convenient platform for acquiring data sets to implement and deploy mobile motion-based behavioral biometrics. This study explores various activities of daily living and evaluates motion-based biometrics using smartwatches. The results show good results, indicating the applicability ofthese techniques in identifying human activities. And implemented through LSTM-CNN.
Alternative abstract: В области медицинской физиотерапии большое значение имеет идентификация деятельности человеческого организма. Умные часы оснащены мощными датчиками, которые обеспечивают удобную платформу для сбора наборов данных для внедрения и развертывания мобильной поведенческой биометрии на основе движения. Это исследование изучает различные виды повседневной деятельности и оценивает биометрические данные на основе движения с помощью умных часов. Они показывают хорошие результаты, что указывает на применимость этих методов для выявления деятельности человека. И реализовано через LSTM-CNN.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/57941
Appears in Collections:Информационная безопасность : материалы 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2024)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Wu_Haoran_Application.pdf383.09 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.