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La prochaine génération de système de détection de l'activité et de la direction de l'utilisateur d'un smartphone est un défi majeur, car l'analyse de l'activité de l'utilisateur et sa détection à l'aide de la caméra de surveillance ou de tout autre capteur externe nécessite un corps fixe, ce qui n'est pas très pratique, et c'est également une tâche fastidieuse et longue impliquant un coût matériel élevé. Ce livre présente un système de détection des signaux d'activité, des positions et des directions de l'utilisateur basé sur un smartphone NG utilisant une combinaison de l'accéléromètre, du gyroscope et du capteur d'orientation intégrés de l'utilisateur du smartphone, ainsi que des protocoles BLE et Wi-Fi via MQTT dans l'IoT. Différents types d'algorithmes ont été appliqués à ces systèmes de détection afin d'évaluer les résultats de performance du système. En les comparant, on peut déduire que la forêt aléatoire s'est avérée être la meilleure en termes de précision et de faible taux d'erreur. Les experts prévoient que d'ici 2025, 75,44 milliards de dispositifs ou d'objets seront connectés à l'Internet. Cette recherche a été incluse dans ce livre pour aider les établissements d'enseignement et peut être utilisée par les vendeurs et les fournisseurs de services IoT pour former leurs développeurs de programmes.
About the author
D. Kothandaraman a reçu son B.E. en CSE du Dr. PEC (AU), son M.Tech. en IS du PEC (PU (Govt. of India)) et son Ph.D. en CSE du CEG, Guindy, AU (Govt. of TN). Ses intérêts de recherche sont la CN, WSN, MANETs, ML et IoT. Il a publié plusieurs articles de recherche. Il travaille actuellement comme professeur associé dans le département de CSE, S R E C, Warangal, TS, Inde.
