prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona
2017. urn:nbn:hr:145:484181
Đurašinović, Anita
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Ekonomski fakultet u Osijeku
Katedra za kvantitativne metode i informatiku

Citirajte ovaj rad

Đurašinović, A. (2017). Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181

Đurašinović, Anita. "Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181

Đurašinović, Anita. "Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181

Đurašinović, A. (2017). 'Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, citirano: 20.10.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181

Đurašinović A. Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku; 2017 [pristupljeno 20.10.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181

A. Đurašinović, "Predviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Ekonomski fakultet u Osijeku, Osijek, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:145:484181
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPredviđanje pokreta čovjeka pomoću pametnih telefona
Naslov (engleski)HUMAN ACTIVITY RECOGNITION WITH SMARTPHONES
AutorAnita Đurašinović
MentorMarijana Zekić Sušac (mentor)
Član povjerenstvaMarijana Zekić Sušac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSanja Pfeifer (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Sajter (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Ekonomski fakultet u Osijeku
(Katedra za kvantitativne metode i informatiku)
Osijek
Datum i država obrane2017-09-11, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Ekonomija
Poslovna informatika
Sažetak
Ovaj rad objašnjava tehnologije prepoznavanja pokreta čovjeka te pomoću softverskog alata Statistica se analiziraju podaci baze podataka „Human activity recognition with smartphones“ preuzete sa web-sjedišta Kaggle.com. Pametni telefoni su vrlo popularni danas te ih mnogo ljudi posjeduje što čini korištenje senzora u pametnim telefonima najpogodnijima i cjenovno napristupačnijim alatima za mjerenje pokreta čovjeka. Tehnologija prepoznavanja pokreta čovjeka može se upotrijebiti u zdravstvu (bilježeći podatke o starijim osobama te sprječavanju njihovih padova i sl.), bilježenju svakodnevnih aktivnosti čovjeka, bilježenju lokacije ljudi i dr. Svrha rada je objasniti prepoznavanje pokreta čovjeka kroz ciljeve: objasniti tehnologiju i vrste prepoznavanja pokreta čovjeka, objasniti pristupe u prepoznavanju pokreta čovjeka, navesti područja primjene ovakve tehnologije i njene izazove i objasniti rezultate baze podataka „Human activity recognition with smartphones“ obrađene u programskom alatu Statistica. U poglavlju 2. Teorijska podloga i prethodna istraživanja uvodi se u ovu temu objašnjavanjem pojmova kao što su senzori koji se upotrebljavaju u pametnim telefonima, primjena i izazovi tehnologije prepoznavanja pokreta čovjeka, a u poglavlju 4. Opis istraživanja i rezultati istraživanja obrađuje se baza podataka i objašnjavaju rezultati. Podaci za potrebe ovog rada su se analizirali u alatu Statistica gdje su se izradili modeli neuronskih mreža i stabla odlučivanja. Podatke se klasificiralo u 6 kategorija: ležanje, sjedenje, stajanje, hodanje, hodanje niz stepenice i hodanje uz stepenice. U modelu stabala odlučivanja moglo se podrobnije vidjeti koje varijable najviše utječu za kategoriziranje ljudi u 6 spomenutih aktivnosti. Model neuronskih mreža dao je točnije rezultate.
Sažetak (engleski)
This paper explains technologies for human activity recognition and with the use of the software program Statistica, data from the dataset „Human activity recognition with smartphones“ downloaded from the web-site Kaggle.com is analysed. Today, smartphones are very popular and many people own them which makes the use of smartphone sensors most suitable and cost-effective tools for measurement of human activities. Human recognition technology can be used in health (recording data about elderly people and preventing their falls etc.), recording people's everyday activities, recording people's location etc. Purpose of this paper is to explain human activity recognition through goals: explain technology and types of human activity recognition, explain approaches in human activity recognition, mention applications of this type of technology and its challenges and explain results of the dataset „Human activity recognition with smartphones“ processed in a software Statistica. In chapter 2. Theoretical background and previous research this topic is introduced by explaining terms like sensors that are used in smartphones, applications and challenges of the human activity recognition technologies, and in chapter 4. Research description and research results the dataset is processed and results explained. For the purpose of this paper, the data was analysed in the software program Statistica where models of neural networks and decision trees were made. Data was classified in 6 categories: laying, sitting, standing, walking, walking downstairs and walking upstairs. In decision tree model, the variables that had most effect in categorizing people in these 6 activities was viewed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:145:484181
Studijski programNaziv: Poslovna ekonomija; smjerovi: Poslovna informatika
Smjer: Poslovna informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: Magistar/magistra ekonomije (mag.oec.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-10-11 11:21:53