論文の概要: CovidAlert -- A Wristwatch-based System to Alert Users from Face Touching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00131v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 21:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 05:38:31.837988
• Title: CovidAlert -- A Wristwatch-based System to Alert Users from Face Touching
• Title（参考訳）: CovidAlert―顔認識からユーザーをアラートする腕時計ベースのシステム
• Authors: Mrinmoy Roy, Venkata Devesh Reddy Seethi, Pratool Bharti
• Abstract要約: 顔に触れることは、連続的な努力をしなければ防げない強制的な人間のベガヴィアである。 我々はスマートウォッチベースのソリューションであるCovidAlertを設計しました。 システム全体の精度は88.4%で、偽陰性や偽陽性は低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9502559508200459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Worldwide 2019 million people have been infected and 4.5 million have lost their lives in the ongoing Covid-19 pandemic. Until vaccines became widely available, precautions and safety measures like wearing masks, physical distancing, avoiding face touching were some of the primary means to curb the spread of virus. Face touching is a compulsive human begavior that can not be prevented without making a continuous consious effort, even then it is inevitable. To address this problem, we have designed a smartwatch-based solution, CovidAlert, that leverages Random Forest algorithm trained on accelerometer and gyroscope data from the smartwatch to detects hand transition to face and sends a quick haptic alert to the users. CovidALert is highly energy efficient as it employs STA/LTA algorithm as a gatekeeper to curtail the usage of Random Forest model on the watch when user is inactive. The overall accuracy of our system is 88.4% with low false negatives and false positives. We also demonstrated the system viability by implementing it on a commercial Fossil Gen 5 smartwatch.
• Abstract（参考訳）: 全世界で2億2000万人が感染し、45万人が新型コロナウイルスの流行で命を落としている。 ワクチンが普及するまで、マスクの着用、身体的距離、顔に触れることを避けるといった予防や安全対策がウイルスの拡散を抑制する主要な手段であった。 顔に触れることは強制的な人間の行動であり、連続的な努力をしなければ防げないが、それでも避けられない。 この問題を解決するために、スマートウォッチの加速度計とジャイロスコープのデータで訓練されたランダムフォレストアルゴリズムを活用して、顔への手遷移を検出し、ユーザに素早く触覚アラートを送る、スマートウォッチベースのソリューションcovidalertを設計しました。 Covidalertは、STA/LTAアルゴリズムをゲートキーパーとして使用し、ユーザーがアクティブでないときの腕時計上のランダムフォレストモデルの使用量を削減しているため、非常にエネルギー効率が高い。 システム全体の精度は88.4%で、偽陰性と偽陽性が低かった。 また、市販のFossil Gen 5スマートウォッチに実装することで、システムの生存性を実証した。

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