@InProceedings{2015_masculo119,
	author = "Felipe Masculo and Andréa Vassilev and Michel Desvignes and Olivier Michel",
	title = "Reconnaissance de modes de transport avec capteurs embarqués",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0290",
	pages = "p. 1161-1164",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_masculo119.pdf",
	abstract = "Grâce à l'augmentation de la capacité de calcul et du nombre de capteurs des dispositifs portables, ainsi qu'à leur pénétration croissante du marché, les applications de capture de contexte ont gagné un nouvel intérêt. Cette étude s'intéresse à un type particulier de contexte, le mode de transport utilisé par une personne, et synthétise une méthode capable de classifier automatiquement différents modes de transport avec un smartphone. Elle prend en compte les contraintes liées à l'autonomie de la batterie par le choix de capteurs à faible consommation et par la mise en oeuvre d'un algorithme à faible complexité. La méthode a été évaluée sur des données réelles et présente des résultats prometteurs : une précision d'environ 95% pour la classification de 8 classes différentes a été obtenue avec une forêt aléatoire..pdf",
}