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humblem2/osw_keeby

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Samsung Tizen OS Application

My AI Persnol Trainer, 🔥S-Coach !

Project : MachineLearning based Samsung Galaxy Gear Healthcare-App

The 9th OSS(Open Source Software) Grand Developers Challenge 삼성전자 기업제안과제 본선진출 프로젝트

  • ML(Classifier) + Web(Backend, Server) + Smartwatch App(Frontend, Client)
    • 🚀 This repo is part of the full project code.

URL

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내용 URL
1. 대회소개 https://www.oss.kr/notice/show/6008d9bc-66f0-4373-a9df-19a8973c7038
2. 시연영상 https://youtu.be/p5vPWqi1B6w
3. 발표자료 https://www.slideshare.net/SuHyunCho2/sws-56703648#1
4. 개발문서 https://www.slideshare.net/secret/bsfNKp1uR5Y1q8
5. 대회 이후 논문작성하여 기록 https://www.slideshare.net/SuHyunCho2/recognition-of-anaerobic-based-on-machine-learning-using-smart-watch-sensor-data ([paper site1] / [paper site2])

S-coach

AI personal trainer App based on Machine Learning using Samsung tizen smart watch.

Note

  • 삼성 타이젠 OS 기반의 Gear(Gear2 , Gear S, Gear S2) 애플리케이션
  • tizen-sdk-2.3.1
  • Device Optimization completed on samsung smartwatch version(Samsung Galaxy Gear 2, Gear S, Gear S2)
  • Tizen app type: Companion(Operating with Samsung Galaxy S4(android 4.4))

Project Summary

머신러닝 기반 인공지능 피트니스 헬스 코치 어플리케이션. 3축가속도센서 3축자이로스코프센서를 기반으로 사용자의 모션을 실시간 트래킹 및 스케쥴링하여 '무슨운동'을 '몇회'했는지 그리고 '칼로리 소모량'까지 스스로 알아서 판단하고 기록하여 관리. 또한 사용자가 운동을 시작한 후 심박수를 예상하여 운동을 촉진할수있도록 사용자의 예상된 평균심장박동수와 가장 비슷한 BPM에 해당되는 음악을 스스로 찾고 알아서 재생.

About Train Models(optimized)

  • Performance(Accuracy): about 96.7% for unseen data [2016. 10]
  • Model type: Discriminative Model ( P ( y | X ) ) for inference
  • Learning Type: Classification on Supervised Learning.
  • Using Dimension Reduction Skills e.g. PCA, LDA(Fisher's LDA)
  • Using Kernel Tricks e.g. linear and rbf
  • Hybrid Stacking Model based on SVM(Support Vector Machine) Framework and others

About Project Enviroments

  • client side
    • python 3.4 / 2.7
    • tizen 2.3.1
    • java 8
    • android 4.4
    • windows 7
  • server side
    • ubuntu 14
    • AWS EC2 free tier
    • flask 0.9
    • nginx 1.4.6
    • mariadb 5.5.44
    • uwsgi 1.9.17.1
    • sqlalchemy 0.15

Reference