| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Wu Haoran | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-10-11T06:58:59Z | - |
| dc.date.available | 2024-10-11T06:58:59Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.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. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/57941 | - |
| dc.description.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. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | medical physio therapy | en_US |
| dc.subject | smart watches | en_US |
| dc.subject | biometric recognition | en_US |
| dc.subject | LSTM-CNN | en_US |
| dc.title | Application of Smart Watch-based data set analysis in medical internet of things | en_US |
| dc.title.alternative | Применение набора данных на основе Smart Watch-анализ в медицинском интернете вещей | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | 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. | en_US |
| Appears in Collections: | Информационная безопасность : материалы 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2024)
|
