Exploiting Offloading in IoT-Based Microfog: Experiments with Face Recognition and Fall Detection
Notice bibliographique
Résumé
The growth in many countries of the population in need of healthcare and with reduced mobility in many countries shows the demand for the development of assistive technologies to cater for this public, especially when they require home treatment after being discharged from the hospital. To this end, interactive applications on mobile devices are often integrated into intelligent environments. Such environments usually have limited resources, which are not capable of processing great volumes of data and can expend much energy due to devices being in communication to a cloud. Some approaches have tried to minimize these problems by using fog microdatacenter networks to provide high computational capabilities. However, full outsourcing of the data analysis to a microfog can generate a reduced level of accuracy and adaptability. In this work, we propose a healthcare system that uses data offloading to increase performance in an IoT-based microfog, providing resources and improving health monitoring. The main challenge of the proposed system is to provide high data processing with low latency in an environment with limited resources. Therefore, the main contribution of this work is to design an offloading algorithm to ensure resource provision in a microfog and synchronize the complexity of data processing through a healthcare environment architecture. We validated and evaluated the system using two interactive applications of individualized monitoring: (1) recognition of people using images and (2) fall detection using the combination of sensors (accelerometer and gyroscope) on a smartwatch and smartphone. Our system improves by 54% and 15% on the processing time of the user recognition and Fall Decision applications, respectively. In addition, it showed promising results, notably (a) high accuracy in identifying individuals, as well as detecting their mobility; and (b) efficiency when implemented in devices with scarce resources.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».