Los hogares inteligentes equipados con sensores ambientales ofrecen una forma revolucionaria de monitoreo continuo de la salud y de asistencia en la vida diaria. En el ámbito de la investigación tradicional, el reconocimiento de actividades humanas (HAR, por sus siglas en inglés) ha sido un foco principal, basándose en la asignación de datos de sensores a un conjunto cerrado de etiquetas de actividades predefinidas.
Sin embargo, la granularidad fija de estas etiquetas a menudo limita su utilidad práctica, al no capturar los matices sutilmente específicos de cada hogar, esenciales para, por ejemplo, el seguimiento de la salud individual a lo largo del tiempo. En este contexto, DISCOVER propone un marco para descubrir y etiquetar Patrones de Vida Diaria (PDL) - secuencias detalladas y recurrentes de eventos de sensores que emergen directamente de las rutinas únicas de cada residente.
DISCOVER utiliza un proceso de extracción de características autosupervisado y un clústering consciente de la representación, respaldado por una interfaz de visualización personalizada que permite a los expertos interpretar y etiquetar patrones descubiertos con un esfuerzo mínimo.
Nuestra evaluación en múltiples entornos de hogares inteligentes demuestra que DISCOVER identifica clústeres de comportamiento cohesivos con un alto acuerdo entre evaluadores, logrando un rendimiento de clasificación comparable a baselines completamente supervisados utilizando solo el 0.01% de las etiquetas.
Más allá de reducir la carga de la anotación, DISCOVER sienta las bases para análisis longitudinales. Al basar el comportamiento en el entorno específico de cada residente en lugar de categorías semánticas rígidas, nuestro marco facilita la observación de desviaciones habituales dentro de una persona.
Esta capacidad posiciona al sistema como una herramienta potencial para identificar indicadores de comportamiento sutiles asociados con el deterioro cognitivo en etapas tempranas, en futuros estudios longitudinales.
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