Pekka Siirtola, tutkija, Oulun yliopisto, tietotekniikan osasto

Inaktiivisen ajan vähentämisellä saattaa olla terveyden näkökulmasta suurempi merkitys kuin aktiivisuuden lisäämisellä. Inaktiivisen ajan määrittämistä vaikeuttaa arkiaktiivisuuden määrän arviointi, sillä sitä kertyy huomaamatta muiden askareiden lomassa. Jotta inaktiivisuutta voisi vähentää, täytyy arkiliikuntaa pystyä mittaamaan luotettavasti arkiaskareiden yhteydessä. Tutkimuksessa liikkumisen määrää ja laatua mitattiin älypuhelimien anturitietoa hyödyntäen.

Älypuhelimien nopea yleistyminen on mahdollistanut arkiliikunnan määrän ja laadun tunnistamisen puhelimien antureiden, erityisesti kiihtyvyysantureiden, tuottamaan tietoon perustuen. Tutkimuksessa kerättyyn aineistoon perustuvat tulokset osoittavat, että älypuhelimen avulla voidaan tunnistaa arkiaktiviteetit luotettavasti. Lisäksi osoitettiin, että menetelmä ei ole riippuvainen käytetyn puhelimen käyttöjärjestelmästä.

Artikkelissa on osoitettu, että viisi perusaktiviteettia voidaan tunnistaa erittäin tarkasti kehitettyjä koneoppimismenetelmiä käyttäen. Tulosten pohjalta on tehty mobiilisovellus Symbian^3 sekä Android käyttöjärjestelmien puhelimille. Todettiin, että molemmilla käyttöjärjestelmillä voidaan saavuttaa erittäin luotettavia tunnistustarkkuuksia. Täten älypuhelin soveltuu hyvin välineeksi lisätä ihmisten tietoisuutta omasta liikkumisestaan.

Tiivistelmä artikkelista: Siirtola P & Röning J (2012): Recognizing Human Activities User-independently on Smartphones Based on Accelerometer Data, International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence (1), 5 (June 2012), 38-45.