V prispevku, objavljenem v ugledni mednarodni reviji s področja multimedijskih orodij in aplikacij, so avtorji (med njimi trije člani projektne skupine: Jože Guna, Emilija Stojmenova in Matevž Pogačnik) predstavili inovativen sistem za prepoznavo uporabnikov na osnovi implicitnih motoričnih kretenj gest, ki je namenjen prijavi v različne personalizirane storitve, predvsem multimedijske. Pod pojmom »implicitne geste« razumejo avtorji naravne geste uporabnikov, ki so posledica drugih dejavnosti – npr. ob uporabi daljinskega upravljalnika je naravna implicitna gesta dvig tega upravljalnika. Za referenčno primerjavo z drugimi sistemi so uporabili tudi klasične geste, npr. podpis uporabnika v obliki proste 3D geste. Geste so beležili z daljinskim upravljalnikom WiiMote, ki ima vgrajen senzor za merjenje pospeškov. Kot osnovo za prepoznavanje so uporabili postopek dinamičnega ukrivljanja časovne osi. Za dodatno izboljšanje natančnosti prepoznave in hitrosti postopka v prispevku predlagajo uvedbo termina "super¬geste". Te združujejo značilnosti množice učnih gest v nekaj oz. zgolj eni supergesti. Pri evalvaciji sistema je sodelovalo 10 uporabnikov v obdobju 10 dni. Rezultati kažejo na 88-odstotno natančnost prepoznave pri 5 uporabnikih ter 77-odstotno natančnost pri 10 uporabnikih pri prepoznavi z implicitno gesto potega. Pri uporabi eksplicitnih gest, npr. podpisa, so bili rezultati blizu 100 odstotkov, kar izkazuje primerljivost predlagane rešitve z drugimi sistemi. Rezultati kažejo na izvedljivost predlaganega postopka kot primer neinvazivne in nezahtevne metode prepoznave uporabnikov v domačem okolju. V okviru projekta in pri razvoju aplikacije "DriveGreen" bomo izsledke raziskave in postopek za prepoznavanje gest preizkusili tudi v vozilih.
COBISS.SI-ID: 10034516
Daljša izpostavljenost stresu lahko vodi k psihičnim motnjam in nastanku psihosomatskih bolezni oz. poslabšanju zdravstvenega stanja. V članku smo se zato posvetili pregledu senzorjev, identifikaciji parametrov človeškega telesa in pregledu kontekstualnih informacij, ter njihovi korelaciji z različnimi nivoji stresa. Poleg tega smo raziskali različne metode za določanje stopnje stresa. Predstavljena je klasifikacija senzorjev za določanje stresa v štiri razrede, z upoštevanjem fizioloških in psiholoških parametrov človeškega telesa, kontekstualnih informacij, analize ekspertov in z uporabo vprašalnikov. Obravnavane so tudi možnosti nadaljnjega razvoja in raziskav na področju identifikacije stresa, ki jih bomo lahko uporabili tudi pri razvoju mobilne aplikacije »DriveGreen«.
COBISS.SI-ID: 10918996
Prispevek predstavlja pregled naprav in storitev s področja dobrega počutja, športa, življenjskega sloga in komuniciranja ter spremljanja stanja v okolju. Potrebe po bolj zdravem in kakovostnem življenjskem slogu so omogočile razmah teh naprav tudi s poslovnega zornega kota. Posebej pomembne smernice so prepletanje funkcionalnosti in vzpostavljanje naprav kot komunikacijskih vozlišč (npr. pametni telefoni). Rezultati te raziskave bodo neposredno uporabni pri razvoju aplikacije »DriveGreen« in pri merjenju razpoloženja voznikov s prenosnimi senzorji.
COBISS.SI-ID: 10784340