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Time Slot Modeling of Life Habits in the Elderly for Decision-Making Support - 19/07/20

Doi : 10.1016/j.irbm.2020.06.012 
D. Brulin , E. Campo , C. Lejeune , D. Estève
 LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS, UT2J, Toulouse, France 

Corresponding authors.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Sunday 19 July 2020
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Graphical abstract

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Highlights

Presence rate is a relevant indicator to model the behavior of a person.
Most of domestic activities can be linked to a particular time slot.
Joint use of presence rate and time slot deviation improves the model.

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Abstract

This article investigates new steps for the implementation and the utilization of presence indicators to identify displacement activities of a person and to model their life habits. This modeling is based on preliminary measures of displacement rate variations over a period of time. A possible time slot division of activities is highlighted by the analysis of these measures, slight variations of slot boundaries could appear from day to day, from person to person. On this basis, we show how to build three new indicators by working from time slot to time slot, in order to detect alerts or drifts from “normal” behavior as soon as possible and in a more reliable way. These indicators include start and end times of time slots, displacement rate and duration of each time slot. The algorithm we propose has been tested in real situations to show its use and relevance. Results are finally integrated in a more ambitious process of detection and automatic decision-making support through the conception of a web interface.

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Keywords : Behavior modeling, Classification, Homecare, Decision-making support


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