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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3944
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dc.contributor.authorMORAES NETO, Antônio de Jesus-
dc.date.accessioned2019-10-14T17:03:22Z-
dc.date.available2019-10-14T17:03:22Z-
dc.date.issued2019-07-09-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3944-
dc.descriptionABSTRACT This work proposes a cloud-based architecture for the purpose of making inferences of physical activities. The system can be decomposed into a mobile application and a system allocated in a cloud. The purpose of such distribution is to reduce the processing load of the mobile device to the maximum, because depending on the hardware, it may not be suitable for intensive data processing. Therefore the application is responsible for only collecting motion sensor data and sending it to the cloud. The system allocated in the cloud is responsible for all processing and remaining handling of the received data. First, the data is preprocessed in order to simplify and direct the calculations that will be performed in later stages. These data are then used by a Weka library classifier for its training and for the subsequent realization of inferences of physical activity being performed by the application user. The effectiveness of the system was assessed at the end of the project with the help of volunteers and was considered satisfactory.pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho propõe uma arquitetura baseada em nuvem com a finalidade de realizar inferências de atividades físicas. O sistema pode ser decomposto em um aplicativo para dispositivos móveis e um sistema alocado em uma nuvem. O objetivo de tal distribuição é reduzir a carga de processamento do dispositivo móvel ao máximo, pois dependendo do hardware, o mesmo pode não ser adequado para processamento intensivo de dados. Portanto o aplicativo é responsável por somente efetuar a coleta de dados sensores de movimento e enviá-los à nuvem. O sistema alocado na nuvem é responsável por todo o processamento e manipulação restante dos dados recebidos. Primeiramente os dados são pré-processados com o objetivo de simplificar e direcionar os cálculos que serão realizados nas etapas posteriores. Estes dados são então utilizados por um classificador da biblioteca Weka para treinamento do mesmo e para a realização posterior de inferências da atividade física sendo desempenhada pelo usuário do aplicativo. A eficácia do sistema foi avaliada ao final do projeto com o auxílio de voluntários e se demonstrou satisfatória.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopt_BR
dc.subjectDispositivos móveispt_BR
dc.subjectComputação em nuvempt_BR
dc.subjectModelos preditivospt_BR
dc.subjectAtividades físicaspt_BR
dc.subjectWekapt_BR
dc.subjectMobile devicespt_BR
dc.subjectCloud computingpt_BR
dc.subjectPredictive modelspt_BR
dc.subjectPhysical activitiespt_BR
dc.subjectWekapt_BR
dc.titleInferência de atividades físicas por meio de dispositivos móveis com processamento em nuvempt_BR
dc.title.alternativeInference of physical activity through cloud processing mobile devicespt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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