I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   43 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   2 0 2 6 ,   p p .   7 2 6 ~ 7 3 6   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 43 .i 3 . pp 726 - 7 3 6          726     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Fall dete ction sy st em ba sed o n accel erom eter /g y ro sco pe    da ta fusio n       Am ina   M a k hlo uf 1 ,   I s m a   B o ud o ua ne 1 ,   Na dia   Sa a dia 1 ,   Ama r  Ra m da ne - Cherif 2   1 LR P E  La b o r a t o r y ,   F a c u l t y   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y   H o u a r i   B o u me d i e n e ,   A l g i e r s ,   A l g e r i a   2 LI S V   La b o r a t o r y ,   U n i v e r si t y   o f   V e r s a i l l e s   S a i n t - Q u e n t i n - en - Y v e l i n e s ,   V e l i z y ,   F r a n c e       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 ,   2 0 2 6   R ev is ed   J u l 1 8 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Au g   1 9 ,   2 0 2 6       F a ll s  a re   o n e   o f   t h e   m a jo r  c a u s e s  o f  d e a th   a m o n g   th e   e ld e rly   wo rld wi d e .   F a c e d   with   th is  p u b li c   h e a lt h   c h a ll e n g e ,   m a n y   re se a rc h e rs  h a v e   d e sig n e d   c o n ti n u o u s  m o n i to ri n g   sy ste m s  t o   d e tec t  th is  ty p e   o f  in c i d e n t  a t  a n   e a rli e r  ti m e ,   in   o rd e r   to   fa c il it a te  imm e d iate   tre a tme n t  a n d   re d u c e   p o ten ti a ll y   se rio u s  c o n se q u e n c e s.  In   th is  p a p e r,   we   p re se n t  a   so lu t io n   fo r  th e   c o n ti n u o u s   m o n it o r in g   o f  e ld e rl y   o r  d isa b le d   p e o p le.  We  d e v e l o p e d   a   fa ll   d e tec ti o n   sy ste m   b a se d   o n   t h e   fu sio n   o f  d a t a   fro m   a   g y ro sc o p e   a n d   a n   a c c e le ro m e ter o f   a   we a ra b le  in e rti a l  sta ti o n .   Tw o   a lg o ri th m s  we re   d e v e l o p e d :   th e   first  u se s   o n l y   th e   d a ta  fr o m   t h e   g y r o sc o p e ,   wh il e   th e   se c o n d   is   b a se d   o n   th e   fu si o n   o f   g y r o sc o p ic  a n d   a c c e lero m e tri c   d a ta.  Th e   e v a lu a ti o n   o f  th e   sy ste m   to o k   in t o   a c c o u n t  se v e ra l   ty p e s  o f  fa ll s   a n d   a c ti v it ies ,   a s  we ll   a s   d iffere n t   c a t e g o ries   o f   p e o p le   o f   d iffere n t  g e n d e r,   a g e ,   h e ig h t   a n d   we ig h t,   tak e n   fro m   th e   S IS F AL L   d a tab a se .   Th e   a lg o r it h m   b a se d   o n   th e   g y r o sc o p e   a c h iev e d   a n   a c c u ra c y   o f   8 7 . 1 3 %   a n d   a   s p e c ifi c it y   o f  8 4 . 2 7 % ,   wh il e   it s  f u sio n   wit h   t h e   a c c e lero m e ter  imp ro v e d   t h e se   p e rfo rm a n c e s  to   9 0 . 7 6 %   a n d   8 9 . 9 2 % ,   re sp e c ti v e ly ,   d e m o n stra ti n g   t h e   b e n e fit   o f   se n so r  fu si o n .   K ey w o r d s :   Data   f u s io n   Fall d etec tio n     Gy r o s co p e    Po r tab le  s y s tem   R ea l - tim e  s y s tem   T r iax ial  ac ce ler o m eter     T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Am in a  Ma k h lo u f   L R PE  L ab o r ato r y ,   Facu lty   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g   Un iv er s ity   o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   Ho u a r i   B o u m ed ie n e   B P 3 2 ,   E l A lia,   B ab   E zz o u ar ,   Alg ier s   1 6 1 1 1 ,   Alg er ia   E m ail:  am in a. m ak h l o u f @ u s th b . ed u . d z       1.   I NT RO D UCT I O N   Activ ity   d etec tio n   an d   class if icatio n   u s in g   s en s o r s   en ab le   r ea l - tim e  an d   au to n o m o u s   m o n ito r in g   ac r o s s   d o m ain s   lik e  b eh av i o r   an aly s is ,   eld er ly   ca r e,   r eh a b ilit atio n ,   an d   s m ar t  h o m es.  W ea r ab le  d ev ices,   s m ar tp h o n es,  an d   am b ien t  s y s tem s   in teg r ate  s en s o r s   s u c h   a s   ac ce ler o m eter s ,   g y r o s co p es,  an d   h ea r t  r ate   m o n ito r s   f o r   th is   p u r p o s e.   T h e  co llected   d ata  ar e  p r ep r o c ess ed   an d   tr an s f o r m e d   in to   f ea tu r es  f o r   h u m an   ac tiv ity   class if icatio n   an d   m o n ito r in g   [ 1 ] .   A  s in g le   s en s o r   m ay   b e  s u f f icien t  to   d is tin g u is h   f alls ,   b u t     f u s io n   s y s tem s   im p r o v e  r o b u s tn ess   an d   ac cu r ac y   [ 2 ] .   E m e r g in g   r esear ch   f o cu s es  o n   f u s io n   s tr ateg ies  th at  in teg r ate  s en s o r   d ata,   f ea tu r e s ,   an d   class if ier s   to   en h an ce   d iv er s ity   an d   g en er aliza tio n .   Nwe k e   et  a l.   [ 3 ] ,    a  co m p r e h en s i v e  an aly s is   o f   d ata  f u s io n   a n d   class if icatio n   m eth o d s   f o r   ac tiv ity   r ec o g n itio n   o n   m o b ile  an d   p o r tab le  d e v ices  is   p r esen ted .   I n   th is   co n tex t,  we  d e v elo p e d   a  f all  d etec tio n   s y s tem   b ased   o n   th e  f u s io n   o f   d ata  f r o m   a  g y r o s co p e  a n d   a n   ac ce ler o m eter   em b e d d ed   in   an   in er tial statio n   wo r n   b y   th e  p e r s o n .       2.   ST A T E   O F   T H E   ART   Fall  d etec tio n   r elies  o n   th e  u s e  o f   m u ltip le  tech n o lo g ies  to   i m p r o v e  t h e  ac cu r ac y   an d   r esp o n s iv en ess   o f   m o n ito r i n g   s y s tem s .   Dif f er en t  ty p es   o f   s en s o r s   ar e   em p l o y ed   to   t r ac k   an d   an aly ze   a   p er s o n ’ s   m o v em en ts ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       F a ll d etec tio n   s ystem  b a s ed   o n   a cc elero mete r /g yro s co p e  d a ta   fu s io n   ( A min a   Ma kh lo u f )   727   th er eb y   en ab lin g   r eliab le  i d e n tific atio n   o f   f alls .   On e   o f   t h e  f ir s t  s tu d ies  o n   h u m a n   f all  d etec tio n   b ased   o n   s en s o r   f u s io n   was  co n d u cted   i n   2 0 0 8   b y   Hu a n g   et  a l.   [ 4 ] ,   aim in g   to   im p r o v e   an   in tellig en t  ca n e  s y s tem   [ 5 ] .    A  f ir s t  s tu d y   p r o p o s ed   a  h ier ar ch ical  co n tr o l  s ch em e  with   esti m atio n   o f   th e  in ten tio n al  d ir ec tio n   o f   h u m a n   m o v em en t.  Su b s eq u en tly ,   a  m eth o d   co m b in in g   v is io n   an d   la s er   r an g e  f in d er   ( L R F )   was  in tr o d u ce d ,   with   f all  d etec tio n   b ased   o n   pr o b a b ilit y   d en s ity   f u n ctio n   ( PDF )   an d   s im p le  r u le - b ased   lo g ic.   R ec en t  f all  d etec tio n   s y s tem s   em p lo y   v ar io u s   s en s in g   m o d alities .   Fo r   e x am p l e,   B o u d o u an e   et  a l.   [ 6 ]   co m b in ed   a  tr ia x ial  ac ce ler o m eter   with   a   h ea r t  r at e  m o n ito r   to   r ec o g n ize  d aily   a ctiv ities   an d   f alls ,   wh ile   B o u d o u an e   et   a l .   [ 7 ]   a n d   B o u d o u an e  et  a l.   [ 8 ]   p r o p o s e d   a  wea r ab le  ca m er a  s y s tem   f o r   eld er ly   m o n ito r in g   with   p r iv ac y   p r eser v atio n .   Mo r e  r ec en tly ,   Newaz  a n d   H an ad a  [ 9 ]   in tr o d u ce d   an   in f r a r ed - b ased   ap p r o ac h   th at  d is cr im in ates  f alls   f r o m   n o r m al  ac tiv ities   b y   a n aly zin g   th er m al  p atter n s .   R esear ch er s   h av e  ex p lo r ed   m u lti - s en s o r   s y s tem s   to   en h an ce   ac tiv ity   class if icatio n   an d   f all  d etec tio n ,   o f ten   co m p ar i n g   th em   to   s in g le - s en s o r   ap p r o ac h es.  U n lik e  s in g le - s en s o r   m eth o d s ,   m u lti - s en s o r   s y s tem s   p r o ce s s   ea ch   m o d ality   s ep ar ately   b ef o r e  f u s in g   r esu lt s   at  in ter m ed iate  o r   f in al   s tag es.  W ea r ab le   ac ce ler o m eter s   an d   g y r o s co p es,  in   in er tial  u n its   o r   s m ar tp h o n es,  p r o v id e  m o tio n   d ata  u s ed   in d iv id u ally   o r   jo in tly   f o r   f all  d etec tio n .     2 . 1 .     F a ll det ec t io n us ing   a n a cc eler o m et er   Acc eler o m eter s   ar e  u s ed   to   ass es s   h u m an   m o v em e n t,  p ar ticu lar ly   g ait,   p o s tu r e,   s it - to - s tan d   tr an s itio n s ,   an d   f alls .   T h e y   a ls o   en ab le  m o n ito r in g   o f   p h y s ical  ac tiv ity   lev els  an d   cla s s if icatio n   o f   d aily   m o v em en ts .   Am o n g   f all  d et ec tio n   s tu d ies  b ased   o n   ac c eler o m eter s ,   B o u d o u an e  et   a l.   [ 1 0 ]   p r o p o s ed   a   p o r tab le  r ea l - tim e  s y s tem   f o r   co n tin u o u s   m o n ito r in g   o f   el d er ly   o r   d is ab led   in d iv id u als,  u s in g   a   tr i - ax ial   ac ce ler o m eter   a n d   a  R asp b er r y   Pi3 .   T h eir   ap p r o ac h   r elied   o n   a   m u lti - th r esh o ld   alg o r ith m   to   d is tin g u is h   v ar io u s   ty p es o f   f a lls   an d   d aily   ac tiv ities .   Similar ly ,   Ma k h lo u f   et   a l.   [ 1 1 ] - [ 1 3 ]   d e v elo p ed   a   m u ltimo d al  s y s tem   co m b in in g   th r ee   am b ien t  ass is tan ce   s er v ices,  in clu d in g   f all  d etec tio n   with   a   tr i - ax ial  ac ce ler o m eter .   I n   cr itical  s itu atio n s ,   an   em er g en cy   s er v i ce   f u s es  th e  d ata  f r o m   all  th r e e  s er v ices  an d   tr an s m its   d etail ed   in f o r m atio n   o n   th e  u s er ’ s   co n d itio n   to   ca r eg iv er s .   Nah ian   et  a l .   [ 1 4 ]   p r o p o s ed   a  f all  d etec tio n   p ip eli n e  u s in g   wea r ab le   ac ce ler o m eter   d ata,   v alid ate d   o n   th r ee   p u b lic   d atasets   with   o v er   7 , 7 0 0   f ea tu r es  an aly ze d .   Featu r e  s elec tio n   tech n iq u es  im p r o v ed   p e r f o r m an ce   b y   id en tif y in g   th e  m o s t   r elev an t  f ea tu r es.  I n   B o o r a n awo n g   et  a l.  [ 1 5 ] ,    a  r ea l - tim e  s y s tem   u s in g   a  wea r ab le  ac ce ler o m eter   d et ec ts   s tair - r elate d   ac tiv ities   s u ch   as  ascen d in g ,   d escen d in g ,   tu r n in g ,   an d   f alli n g .   T ested   in   a  r ea l  h o m e  en v ir o n m e n t,  it  s h o wed   p r ac tic al  ef f ec tiv en ess   f o r   p r ev en tin g   d o m esti c  ac cid en ts .     2 . 2 .     F a ll det ec t io n   us ing   a cc eler o m et er   a nd   g y ro s co pe   Sin g le - s en s o r   s y s tem s   o f f er   h ig h   f all  d etec tio n   ac cu r ac y   w ith   lo w  en er g y   co n s u m p tio n ,   esp ec iall y   ac ce ler o m eter - b ased   wea r ab l es  f o r   o u td o o r   u s e.   Mu lti - s en s o r   s y s tem s   ar e   m o r e   ef f ec tiv e  f o r   ac tiv ity   class if icatio n ,   b en ef iti n g   f r o m   co m p lem en ta r y   d ata   [ 1 6 ] .  C h o i  et  a l.   [ 1 7 ]   a n d   Hu s s ain   et  a l.   [ 1 8 ] ,   th e  a u th o r s   p r o p o s ed   d ee p   lear n in g   a p p r o ac h es  u s in g   in er tial  m ea s u r em en t  u n it  ( I MU )   d ata   ( ac ce ler o m eter   a n d   g y r o s co p e )   f o r   f all  an d   ac ti v ities   o f   d aily   liv in g   ( ADL )   class if icatio n .   W h ile   C h o i  et  a l.   [ 1 7 ]   u s es  an   o p tim ized   d ir ec ted   ac y clic  g r ap h   co n v o lu tio n al  n e u r al  n et wo r k   ( DAG - C NN ) ,  Hu s s ain   et  a l.   [ 1 8 ]   co m b in es  C NN - b ased   f ea tu r e  ex tr ac tio n   with   lo n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( L STM )   tem p o r al  m o d elin g   to   im p r o v e   ac cu r ac y .   An d o   et  a l .   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ]   p r o p o s ed   a  m u lti - s en s o r   f u s io n   a p p r o ac h   co m b in i n g   g y r o s co p e  a n d   ac ce ler o m eter   d ata   f r o m   s m a r tp h o n es  a n d   wea r ab le  d e v ice s   f o r   ADL s   an d   f all  class if icatio n .   A  th r esh o ld - b ased   alg o r ith m   d etec ts   f alls   u s in g   ac ce ler atio n   an d   an g u lar   v elo city   f ea t u r es  an d   a u to m atica lly   aler ts   ca r eg iv er s .   R esear ch   is   in cr ea s in g ly   f o cu s in g   o n   s m ar tp h o n e - em b ed d ed   s en s o r s ,   as  s m ar tp h o n e  o wn er s h i p   ex ce ed s   3   b illi o n   u s er s   wo r ld wid e   [ 2 1 ] .   Acc eler o m eter s   an d   g y r o s co p es  ar e  wid ely   u s ed   f o r   f all  d etec tio n ,   m ea s u r in g   lin ea r   ac c eler atio n   an d   an g u lar   d is p lace m e n t r esp ec tiv ely   [ 2 2 ] .     2 . 3 .    Sy nthesis   Af ter   estab lis h in g   a  n o n - ex h a u s tiv e  s tate  o f   th e  ar t  o n   th e  v ar io u s   ex is tin g   s y s tem s ,   we  s u m m ar ized   th e  wo r k   ca r r ied   o u t.  I n d ee d ,   wea r ab le  s y s tem s   ar e  lo w - c o s t  an d   p r iv ac y - p r eser v i n g   b u t  r eq u ir e  c o n tin u o u s   u s e  an d   f r eq u en t  ch ar g in g .   On   th e  o th er   h an d ,   wea r ab le   s y s tem s   ar e  ea s y   to   ca r r y   an d   u s e  in d o o r s   an d   o u td o o r s ,   en ab lin g   co n tin u o u s   m o n ito r in g   o f   th e  u s er   [ 2 3 ] .   B ased   o n   th is   s y n th esis ,   we   h av e  ch o s en   a  p o r tab le,   m u lti - s e n s o r   s y s tem   f o r   f all  d etec tio n   in   r elatio n   to   all  th e  ADL s   p er f o r m ed   b y   th e  u s er .   T h e  s y s tem   p r o p o s ed   in   th is   wo r k   r elies  o n   an   a cc eler o m eter   an d   a   g y r o s co p e;   b o t h   s en s o r s   ar e  l o w - co s t  co m p o n en ts   with   p r o v en   e f f ec tiv en ess   f o r   f all  d e tectio n ,   ev en   wh en   u s ed   in d ep en d en tly .   T h e  e v al u atio n   o f   th e  s y s tem   with   r esp ec t  to   f all  d etec tio n   will  in it ially   b e  ca r r ied   o u t   u s in g   o n ly   t h e  g y r o s co p e.   I n   a   s u b s eq u en t   s tep ,   we   will  f u s e   th e  d ata  f r o m   th e   g y r o s co p e   w ith   th o s e  p r o v i d ed   b y   th e  ac ce ler o m eter ,   wh ich   wer e  p r o ce s s ed   in   th e  s tu d y   c o n d u cte d   b y   B o u d o u a n e  et   a l.   [ 1 0 ] .   T h is   ap p r o ac h   will e n ab le  u s   to   ass ess   th e  ad d ed   v alu e   o f   c o m b in in g   th e  tw o   s en s o r s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 :  7 2 6 - 7 3 6   728   3.   M E T H O D   Falls   ar e  d is tin g u is h ed   f r o m   ADL   b y   ac ce ler atio n   a n d   o r ien tatio n   ch a n g es,  d etec ted   u s in g   an   ac ce ler o m eter   an d   a  g y r o s co p e.   As  a  co n t r ib u tio n   to   th e   d ev elo p m en t  o f   a  p o r tab le,   m u lti - s en s o r   f al l   d etec tio n   s y s tem ,   o u r   wo r k   p r o p o s es  th e  u s e  o f   a  t h r esh o l d - b ased   m eth o d   t o   d is tin g u is h   f alls   f r o m   o th er   ADL s   b y   an al y zin g   d ata  f r o m   a  tr ia x ial  ac ce ler o m ete r   an d   g y r o s co p e .   Gy r o s co p es  p r o v id e  an   alter n ativ e   s o u r ce   o f   k in e m atic  in f o r m ati o n   f o r   f all  d ete ctio n .   W ith   th is   s en s o r ,   a  f all  ca n   b e  ch ar ac ter ized   b y   an   in cr ea s e   in   an g u la r   v elo city ,   p ea k i n g   wh en   a  k n ee   o r   a  h i p   h its   th e  g r o u n d .   T h is   r o tatio n al  s ig n al   ca p tu r es  th e  s u d d en   d escen t  o f   th e  tr u n k .   T h e  an g u lar   tr ajec to r y   o f   th e  tr u n k ,   in   s ag ittal  an d   lat er al  d ir ec tio n s ,   ca n   b e  u s ed   as  an   ad d itio n al  c r iter io n   f o r   f all   d etec tio n   [ 2 4 ] .   Similar ly ,   a   h i g h   a n g u lar   v el o city   p r io r   to   im p ac t  is   a   cr u cial   m ar k er   f o r   i d en tify in g   a  f all  [ 2 4 ] .   Nev er th eless ,   a  lig h t  ac tiv ity   s u ch   as  ly in g   d o wn   o n   a  b ed   p r o d u ce s   a   s im ilar   an g u lar   v elo city   p r o f i le  o n   a  s m aller   s ca le.   T h e  m ag n itu d e  o f   th e  an g u lar   v elo c ity   p r o v id ed   b y   th e   g y r o s co p e   is   ca lcu lated   as f o ll o ws:     = √ 2 + 2 + 2   ( 1 )     w h er e:  ,        r ep r esen t th e   an g u lar   v elo cities alo n g   th e  th r ee   x ,  y   a n d   z   ax es o f   t h e  g y r o s co p e.   T h e  g y r o s co p ic  d ata  co m es f r o m   th e  g y r o s co p e  i n teg r ated   i n to   an   in er tial statio n   wo r n   b y   th e  p er s o n .   T h is   s en s o r   m ea s u r es   th e  a n g u lar   v el o city   o f   b o d y   m o v em en ts ,   en ab lin g   th e   d etec tio n   o f   s u d d e n   c h an g es  i n   p o s tu r e.   I n   th is   p ap e r ,   we  h i g h lig h t  th e  co n tr ib u tio n   o f   g y r o s co p es  to   f all  d etec tio n ;  we  also   s h o w  h o w  co m b in in g   g y r o s co p ic  a n d   ac c eler o m etr ic  d ata  im p r o v es th e  r eliab ilit y   o f   f all  d etec tio n   s y s tem s .       4.   I M P L E M E NT A T I O N   I n   th is   s ec tio n ,   we  f ir s t  p r esen t  th e  f all  d etec tio n   al g o r ith m   b ased   o n   th e  g y r o s co p e  ‘ Gy r o ’ .   W e  th en   d escr ib e  th e  f u s io n   o f   g y r o s c o p e  an d   ac ce ler o m eter   d ata  u s in g   th e  d ev elo p e d   alg o r ith m   ‘ Fu s io n ’ ,   wh er e  th e  ac ce ler o m etr ic  d ata  ar e  o b tai n ed   f o l lo win g   th e  m eth o d   p r o p o s ed   in   B o u d o u an e   et  a l.   [ 1 0 ] .   Fin ally ,   we  in tr o d u ce   t h e  h ar d war e  s y s tem   u s ed   to   im p lem e n t th e  d e v elo p ed   alg o r ith m s .     4 . 1 .    So f t wa re   i m plem ent a t io n   As  we  n o ted   in   th e   p r ev i o u s   s ec ti o n ,   we  u s e  th e  ac ce ler o m eter   to   m ea s u r e  ac ce ler atio n   an d   t h e   g y r o s co p e   to   m ea s u r e  a n g u l ar   v elo city .   W e  d etec t  f alls   u s in g   th e   g y r o s co p e   b y   an aly zin g   th e   an g u lar   v elo city ,   wh ich   t h en   allo ws f o r   s u b s eq u en t f u s io n   with   th e  a cc eler o m eter   d ata .     4 . 1 . 1 .   F a ll det ec t io n ba s ed  o n a ng ula r  v elo cit y   As  p r esen ted   in   Sectio n   3 ,   th e  an g u lar   v elo city     g iv e n   b y   ( 1 )   b ec o m es  v er y   h ig h   u p o n   im p ac t.    Fo r   ea ch   s am p le  ( Fig u r e  1 ) ,   we  co m p ar e  th e  an g u lar   v elo city   to   a  th r esh o ld     th at  we  d eter m in e;  if   th e   an g u lar   v el o city   ex ce ed s   th is   th r esh o ld ,   we  s ay   th at  a  f all  h as  b ee n   d etec ted .   T o   d eter m in e  th e  th r esh o ld   ,  we  ad o p t   th e   s am e  ap p r o ac h   d ev elo p e d   in   th e   wo r k   o f   B o u d o u a n e  et   a l.   [ 1 0 ] ,   n am ely   b y   d iv id in g   th e   f all   d ataset  in to   t wo   p ar ts .   T h e   an g u lar   v elo cit y   d ata  f r o m   t h e  f ir s t  p ar t  ar e  u s ed   to   s et  th e  th r esh o ld ,   wh ile  th e   s ec o n d   p ar t  an d   th e  ADL   d ata  ar e  u s ed   to   p er f o r m   th e  test s .   T h e  th r esh o ld     is   s et  to   th e  s m allest   v alu e   am o n g   t h e  h ig h est p ea k s   o f   a n g u lar   v elo cities r ec o r d ed   d u r in g   th e  f all  ex p er im en ts .           Fig u r e  1 .  Flo wch ar t  o f   f all  d et ec tio n   u s in g   an g u lar   v elo city   d u r in g   th e  im p ac t  p h ase  ‘ Gy r o ’       >     S t ar A n g u l a r   v e l o c i t y   r e a d i n g s  , ,   C a l c u l a t i o n   o f     = √ 2 + 2 + 2   F a l l   D e t e c t i o n   NO   Y ES   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       F a ll d etec tio n   s ystem  b a s ed   o n   a cc elero mete r /g yro s co p e  d a ta   fu s io n   ( A min a   Ma kh lo u f )   729   4 . 1 . 2 .  Acc eler o m e t er   a nd   g y r o s co pe  f us io n  ( cr it ica l pha s e  wit h f re e  f a ll a nd   im pa ct )   I n   th is   ca s e,   we  wi ll  m er g e  th e  d ata  p r o v i d ed   b y   th e  g y r o s co p e  an d   th e  ac ce ler o m eter   i n   o r d er   to   im p r o v e  f all  d etec tio n   a n d ,   in   p ar ticu lar ,   r e d u ce   th e   f alse  p o s itiv e  r ate.   I n d ee d ,   we  u s e  b o th   th r esh o l d s     an d      in   co m b in ati o n   with     to   d etec t  f all  ev en ts .   T h e  a n aly s is   o f   ac ce ler atio n   s ig n als  f r o m   f a ll  ac tiv itie s   allo ws  d ef in in g   th e  two   th r es h o ld s :  ,   co r r esp o n d in g   to   th e  lo west  m ag n itu d e  o f   th e  n e g a tiv e  p ea k s ,   an d    ,   s et  to   th e  lo we s t  m ag n itu d e  o f   th e  p o s itiv e  p ea k s .   T h ese  th r esh o ld s   ar e  u s ed   to   d etec t  f r ee   f all  an d   im p ac t,  r esp ec tiv ely ,   in   f all  d e tectio n   alg o r ith m s .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   is   illu s tr ated   in   Fig u r e  2 .   W h en   th e  v alu e   o f     d r o p s   b elo w  th e  th r esh o l d   ,   th e  d at a  f r o m   th e  f o llo win g   s ec o n d   ar e   co m p ar ed   to      an d     f o r   th e  v alu es  o f     a n d   ,   r esp ec tiv ely .   Du r i n g   th i s   p er io d ,   i f   b o t h     a n d     ex ce ed      an d   ,   a  f all  ev en t is d etec ted .           Fig u r e  2 .  Flo wch ar t  o f   f all  d et ec tio n   u s in g   ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p e  f u s io n   ‘ Fu s io n ’       4 . 2 .    H a rdwa re   im plem ent a t io n   T h e  s y s tem   p r o p o s ed   in   th is   wo r k   r elies  o n   an   ar c h itectu r e  d esig n ed   to   co n tin u o u s ly   m o n ito r   eld er l y   in d iv id u als  o r   p eo p le  with   d is ab ilit ies,  b o th   in d o o r s   an d   o u t d o o r s .   A  m o d u lar   an d   o p e n   d esig n   was  ad o p ted ,   en ab lin g   th e  in te g r atio n   o f   a d d itio n al  s en s o r s   with o u t  alter in g   th e  in itial  s tr u ctu r e.   T o   en s u r e  p o r ta b ilit y ,   p ar ticu lar   atten tio n   was  p ai d   to   c o m p o n en t  s elec tio n   i n   o r d er   to   o p tim ize   s ize,   weig h t,  an d   p o wer   co n s u m p tio n .   T h e  p r o p o s ed   s y s tem   ar ch itec tu r e  is   d ep icted   i n   Fig u r e   3 .   T h e  s y s tem   co llects  d ata  f r o m   p o r ta b le  s en s o r s ,   wh ich   ar e  s u b s eq u e n tly   p r o ce s s ed   an d   f u s ed   to   g en er ate  th e  ap p r o p r iate  ac tio n s .   Ou r   ar ch itectu r e  is   b ased   o n   an   in er tial  s tatio n   co m p o s ed   o f   a  tr iax ial  ac ce ler o m eter   an d   a  g y r o s co p e,   as  well  as  an   em b ed d ed   R asp b er r y   Pi  3   p r o ce s s o r   th at   r ec eiv es  th e  ac ce ler o m etr ic  a n d   g y r o s co p ic   d ata  th r o u g h   a   wir ed   co n n ec tio n .   T h e  latter   ar e  p r o ce s s ed   b y   t h e  p r o c ess o r   to   d etec t  f alls   u s in g   th e  d ev el o p ed   an d   im p le m en ted   alg o r ith m s .     I n   th e  ev en t  o f   a  f all  d etec tio n ,   th e  co m m u n icatio n   m o d u le  s en d s   an   alar m   m ess ag e  to   a  PC   o r   Sm ar tp h o n e  to   aler t f am i ly   m em b e r s   o r   h ea lth ca r e  p r o f ess io n als.   <      S t ar t   A c c e l e r a t i o n   r e a d i n g s   , ,   C a l c u l a t i o n   o f   = √ 2 + 2 + 2     En d   F a l l   d e t e c t i o n   R e a d i n g   o f   a c c e l e r a t i o n s  , ,   a n d   a n g u l a r   v e l o c i t i e s  , ,   C a l c u l a t i o n   o f   = √ 2 + 2 + 2   a n d   = √ 2 + 2 + 2   f o r   t h e   n e x t   n   v a l u e s ( 1 s)   >          >   F r e e   f a l l   d e t e c t i o n   F u si o n   A c c e l e r o met e r / G y r o s c o p e     NO   NO   Y ES   Y ES   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 :  7 2 6 - 7 3 6   730       Fig u r e  3 .  Pro p o s ed   s y s tem   ar c h itectu r e       5.   E XP E R I M E N T A L   RE SUL T S   5 . 1 .     E x perim ent a l c o nte x t   T h e  test s   wer e  ca r r ied   o u t  u s in g   th e  SISFAL L   d ataset  [ 2 5 ] ,   wh ich   p r o v id es  d ata   f r o m   two   ac ce ler o m eter s   an d   a   g y r o s c o p e  attac h e d   to   th e   b elt,   co v er in g   m u ltip le   f all  an d   AD L   s ce n ar io s ,   u n d e r   co n d itio n s   s im ilar   to   o u r   s tu d y .   W e  u s ed   o n ly   ac ce ler atio n   d ata   f r o m   th e  ADXL 3 4 5   an d   a n g u lar   v elo city   d ata   f r o m   th e   I T G3 2 0 0   g y r o s co p e,   with   a  s am p lin g   f r e q u en c y   o f   2 0 0   Hz   ( o n e  s am p le  e v er y   5   m s ).   Fo r   th e  test s   co n d u cted ,   eig h t   ( 0 8 )   s ce n ar io s   wer e   s elec ted   f r o m   1 5   f all  an d   1 9   ADL   s ce n ar io s ,   ea ch   r ep ea ted   f iv e   tim es  b y   3 8   v o l u n teer s   o f   d if f er en t  ag es,  h ei g h ts ,   weig h ts ,   an d   g en d e r s .   Fall  f r o m   a  s tan d in g   p o s itio n ;  f all  f r o m   a  s itti n g   p o s itio n ;  l ater al  f all  wh ile   tr y in g   to   s it  d o wn   o r   s tan d   u p ;  jo g g in g ;  s tu m b le  wh ile  walk in g ; s itti n g   d o wn   a n d   s tan d in g   u p   q u ic k ly ; t r y in g   to   ge t  u p ,   an d   co llap s e  in to   a   ch air ; j u m p in g   t o   r ea ch   an   o b ject  o n   a  s h elf .   T o   p r o p e r ly   ev alu ate  th e  s y s tem ,   th e   f iv e  ( 5 )   s elec ted   ADL s   ar e   th o s e  th at  ex h ib it  ch ar ac ter is tics   s im ilar   to   f alls   an d   th er e f o r e  h av e  a  h ig h   lik el ih o o d   o f   b ei n g   m is tak en   f o r   t h em .     5 . 2 .     G y ro s co pe - ba s ed  m et ho d   Fo r   th ese  test s ,   6 3   t r ials   wer e   co n s id er ed   f o r   th r esh o l d   d etec tio n   ac r o s s   th e   s elec ted   f all  ty p es .   Fro m   g y r o s co p e   s ig n als,  lo ca l   m ax i m a  wer e  i d en tifie d   f o r   ea ch   f all  ac tiv ity ,   an d   th e   th r esh o ld   S_ w  was  s et  as  th e   s m allest o f   th ese  m ax im a,   r esu ltin g   in   = 250° / .     5 . 2 . 1 .  Va lid a t io n o f   t he  a lg o r it hm   W e   f i r s t   v a l i d a t e d   t h e   ‘ G y r o ’   a l g o r i t h m ,   b a s e d   o n   t h e   g y r o s c o p e ,   f o r   t h e   c a s e   o f   a   l a t e r a l   f a l l   ( F i g u r e   4 ) ,   a n d   t h e n   t e s t e d   i t   o n   t h r e e   t y p e s   o f   a c t i v i t i e s ,   n a m e l y :   S t u m b l e   w h i l e   w a l k i n g   ( F i g u r e   5 ) ;   A t t e m p t i n g   t o   r i s e   f r o m   a   c h a i r   a n d   t h e n   c o l l a p s i n g   ( F i g u r e   6 ) ;   S i t t i n g   o n   t h e   e d g e   o f   a   c h a i r   a n d   t h e n   s t a n d i n g   u p   q u i c k l y   ( F i g u r e   7 ) .   a.   Fall a n d   s tu m b lin g   wh ile  walk in g   I n   Fig u r e   4   a n d   Fig u r e   5 ,   W e  s h o w  th e  ev o lu tio n   o f   an g u lar   v elo city   d u r in g   a  later al   f all  wh ile  walk in g   an d   a  s tu m b le  with o u t  a  f all,   r esp ec tiv ely .   As  ca n   b e  s ee n   in   Fig u r e   4 ,   th e  f all  is   c o r r ec tly   d etec ted   at   tim e  = 7 , 155   with   a n   a n g u lar   v elo ci ty   o f   409° /   wh ich   e x ce ed s   th e   th r esh o ld   .   Fig u r e   5   s h o ws  a   Stu m b le  with o u t  a  f all.   I n   th is   f ig u r e,   we  o b s er v e   a  s u d d e n   i n cr ea s e  in   an g u lar   v elo city ;  h o wev er ,   it  d o es  n o t  r ea ch   th e  th r esh o ld   .   As  a  r e s u lt,  th e  alg o r ith m   d o es  n o t  d e tect  a  f all  an d   th er ef o r e  d o es  n o t  in tr o d u ce   a   f alse p o s itiv e  f o r   th is   ac tiv ity ,   wh ich   h ad   b ee n   d etec ted   as a   f all  wh en   u s in g   th e  ac ce le r o m e ter - b ased   m eth o d .       G y r o   –   t r y i n g   t o   g e t   u p ,   a n d   c o l l a p se   i n t o   a   c h a i r       G y r o   –   s t u mb l e   w h i l e   w a l k i n g     T im e   ( s )   T im e   ( s )       Fig u r e  4 .   E v o lu tio n   o f   a n g u la r   v elo city   d u r in g   walk in g   Fig u r e  5 .  E v o lu tio n   o f   a n g u la r   v elo city   f o r   a    s tu m b le  wh ile  walk in g   F a ll   De tec ti on   S w  = 2 5 0 ° /s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       F a ll d etec tio n   s ystem  b a s ed   o n   a cc elero mete r /g yro s co p e  d a ta   fu s io n   ( A min a   Ma kh lo u f )   731   b.   Activ ities   “c o llap s in g   o n to   a  c h air ”  an d   “sit tin g   d o wn   a n d   s tan d in g   u p   q u ick ly ”   Fig u r es  6   an d   7   s h o w  th e   ev o lu tio n   o f   an g u lar   v el o city   f o r   th e  two   ADL s   “tr y in g   t o   g et  u p ,   an d   co llap s e  in to   a  ch air ”   an d   “sit t in g   d o w n   an d   s tan d in g   u p   q u i ck ly ”,   wh ich   wer e   f alsely   d ete cted   as  f alls   b y   th e  ac ce ler o m eter - b ased   m eth o d.       Gy r o   –   tr y in g   t o   g et  u p ,   an d   c o llap s e  in to   a  ch air     Gy r o   –   s itti n g   d o wn   an d   s tan d in g   u p   q u ick l y     T im e   ( s )   T im e   ( s )       Fig u r e  6 .  E v o lu tio n   o f   a n g u la r   v elo city   f o r   th e  ADL   ‘ T r y in g   to   g et  u p ,   a n d   co llap s e   in to   a  ch air ’   Fig u r e  7 .  E v o lu tio n   o f   a n g u la r   v elo city   f o r   th e  ADL   ‘ Sit tin g   d o wn   an d   s tan d in g   u p   q u ick ly ’       Fo r   th e  f ir s t  ac tiv ity   ( Fig u r e   6 ) ,   th e  an g u lar   v elo city   p ea k   r e m ain s   b elo w  th e  th r esh o ld   ,   allo win g   th e  alg o r ith m   to   elim in ate  th e  f alse  d etec tio n   f r o m   th e  ac ce ler o m eter - b ased   ‘ Acc ’   m et h o d .   Fo r   th e  s ec o n d   ac tiv ity   ( Fig u r e   7 ) ,   it  f ails   to   r e m o v e  a  f alse  p o s itiv e,   d etec ti n g   a  f all  at  = 3 , 285   with   an   an g u lar   v elo city   o f   400 , 6° /   wh ich   ex ce ed s   = 250° /   by  150° / .     5 . 2 . 2 .  P er f o r m a nce  ev a lua t io n   T o   ev alu ate  th e  p er f o r m an ce   o f   th e  g y r o s co p e - b ased   f all  d etec tio n   m eth o d   an d   co m p ar e   it  with   th e   ac ce ler o m eter - b ased   m eth o d   [ 1 0 ] ,   we  u s ed   th e  s am e  s et  o f   t est  d ata  f o r   b o th   f alls   an d   ADL s .   T h e  test   r esu lts ,   alo n g   with   t h e  ca lcu latio n   o f   p er f o r m a n ce   m etr ics,  a r e  p r ese n ted   in   T ab le  1 .   As  s h o wn   in   t h e  T ab le   1 ,   all  f alls   wer e  d etec ted   u s in g   th e  g y r o s co p e - b ased   m eth o d ,   r esu ltin g   in   a  s en s itiv ity   o f   1 0 0 %.  I n d e ed ,   o u r   a n aly s is   o f   th e  test   r esu lts   r ev ea le d   th at   al l  f alls   m is s ed   b y   th e   ac ce ler o m eter - b ased   al g o r ith m ,   wh ic h   h ad   a   s en s itiv ity   o f   9 1 %,  wer e  co r r ec tly   d etec ted   as f alls   b y   th e  g y r o s co p e - b ased   m eth o d .   R eg ar d in g   th e  elim in atio n   o f   f alse  p o s itiv es  in tr o d u ce d   b y   ce r tain   ADL s ,   th e  s p ec if icity   ac h iev ed   was  8 4 . 2 7 %,  wh ich   is   h ig h er   th an   th at  o b tain e d   with   th e  ‘ A cc ’   alg o r ith m ,   wh ich   was  7 1 . 3 7 %.  Similar ly ,   th e   ac cu r ac y   ca lcu lated   f o r   th e  g y r o s co p e - b ased   m eth o d   was  8 7 . 1 3 %,  e x ce ed in g   b y   1 2 . 2 2 %  th e  v alu e  o b tain e d   with   th e  ac ce ler o m eter - b ased   alg o r ith m   ‘ Acc ’ .       T ab le  1 .   Per f o r m an ce   o f   th e   g y r o s co p e - b ased   alg o r ith m   G y r o   F a l l s   A D Ls   Tr u e   p o si t i v e s   ( TP)   55   -   TP+  f a l se  n e g a t i v e s (F N )   55   -   S e n s i t i v i t y   =   TP/( TP + F N )   1 0 0 %   -   Tr u e   n e g a t i v e s ( TN )   -   2 0 9   TN +   f a l se   p o si t i v e s   (FP)   -   2 4 8   S p e c i f i c i t y   =   TN / ( TN   + F P )   -   8 4 , 2 7 %   A c c u r a c y   8 7 , 1 3 %       5 . 3 .    F us io n  g y r o s co pe/a cc eler o m et er   T h e  alg o r ith m   b ased   o n   th e  f u s io n   o f   g y r o s co p ic  an d   ac ce le r o m etr ic  d ata   d ec lar es  a  f all  o n ly   if   it  is   d etec ted   f r o m   b o t h   th e  g y r o s co p e  an d   ac ce ler o m eter   d ata,   alm o s t  s im u ltan eo u s ly   with in   a  tim e  in ter v al  n o t  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 :  7 2 6 - 7 3 6   732   ex ce ed in g   0 , 5 s .   Similar ly ,   th e  s am e  p r o ce d u r e  wa s   f o llo wed   to   d eter m in e  th e  th r esh o ld s     an d    .    B ased   o n   th e  an al y s is   o f   th e  ac ce ler o m eter   s ig n als,  we  s et  = 0 , 8   an d    = 3 , 07 ,   v alu es  ch o s en   to   ef f ec tiv ely   d is tin g u is h   b etwe en   n o r m al  ac tiv ities   an d   f all  ev en ts .     5 . 3 . 1 .   Va lid a t io n o f   t he  a lg o r it hm   T o   v alid ate  th e  ‘ Fu s io n ’   alg o r i th m ,   we  p r esen t th e   f o llo win g   test   ca s es :   -   A  v er tical  f all   wh ile  walk in g ,   wh ich   was  co r r ec tly   d ete cted   b y   b o th   t h e  ac ce ler o m eter - b ased   a n d   g y r o s co p e - b ased   m et h o d s   in d i v id u ally .   -   T h e  ac tiv ity   o f   ju m p in g   to   r e ac h   an   o b ject,   wh ic h   was  f al s ely   d etec ted   as  a  f all  b y   th e   ac ce ler o m eter - b ased   m eth o d   b u t c o r r ec tly   id en tifie d   as a   n o n - f all  b y   th e  g y r o s co p e - b ased   m eth o d .   Fig u r es  8   an d   9   r esp ec tiv ely   illu s tr ate  th e  g r ap h s   o f   th e  ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p e  s ig n als  d u r in g   th e  ex ec u tio n   o f   th ese  two   ac ti v ities .       F u sio n   –   late ra l  fa ll     F u sio n   –   late ra l  fa ll     Ti m e   (s)   Ti m e   (s)     Fig u r e  8 .  E v o lu tio n   o f   a n g u la r   v elo city   f o r   a  later al  f all       F u sio n   –   ju m p in g   t o   re a c h   a n   o b j e c t     F u sio n   –   ju m p in g   t o   re a c h   a n   o b j e c t     Ti m e   (s)   Ti m e   (s)     Fig u r e  9 .   E v o lu tio n   o f   a n g u la r   v elo city   f o r   th e  ADL   ‘ j u m p in g   to   r ea ch   an   o b ject’       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       F a ll d etec tio n   s ystem  b a s ed   o n   a cc elero mete r /g yro s co p e  d a ta   fu s io n   ( A min a   Ma kh lo u f )   733   T h e  in d icatio n s   in   Fig u r e   8   s h o w  th at  th e   ac ce ler atio n   a n d   g y r o s co p e  s ig n als  f all  b elo w    an d   ex ce ed      an d     d u r in g   th e  f all.   W h en   th e  f all  e v en t  o cc u r s ,   th e  ac ce ler atio n   s ig n al  d ec r ea s es  f r o m   ~ 1      ~ 0 , 75 ,   f allin g   b elo w    ( 0 , 8 ) .   T h en ,   af ter   0 , 36 ,   th e  ac ce ler atio n   an d   an g u lar   v elo city   s ig n als  r is e  to   ~ 3 , 3   an d   ~ 290° / ,   r esp ec tiv ely ,   ex c ee d in g      ( 3 . 07   g )   an d     ( 250° / s )   with in   a   tim e  in te r v al  o f   0 , 05 ,   wh ich   is   s h o r ter   th a n   th e  s et  i n ter v al  o f   0 , 5 ,   th u s   allo win g   th e  f all  to   b e  d ec lar e d .   I n   Fig u r e   9 ,   we  s h o w  th at  th e  f u s io n   alg o r ith m   elim in ates  th e  f alse  p o s itiv e  in tr o d u ce d   b y   th e   ac tiv ity   “ju m p in g   to   r ea ch   an   o b ject. ”  I n d ee d ,   th e  d etec tio n   o f   th e   ac ce ler atio n   p ea k ,   wh ic h   r ea ch es  ~ 3 , 25   an d   ex ce e d s    ,   d o es n o t c o in cid e  with   th e  g y r o s co p e  v elo city   o f   ~ 161° / ,   wh ich   r em ain s   well  b elo w   .     5 . 3 . 2 .   P er f o r m a nce  ev a lua t io n   T h e  test s   f o r   all  alg o r ith m s   wer e  co n d u cted   o n   th e  s am e   d ataset  f o r   b o t h   f alls   an d   ADL s ;  we   th er ef o r e  ap p lied   th e  f u s io n   al g o r ith m   d ir ec tly   to   th is   s am e  s et.   T ab le  2   p r esen ts   th e  test   r esu lts   alo n g   with   th e   p er f o r m an ce   m etr ics.   As  ca n   b e  s ee n   i n   T a b le  2 ,   f u s in g   t h e   ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p e   d ata  im p r o v ed   th e  s y s tem ’ s   p er f o r m an ce   m et r ics.  I n d ee d ,   th e  ac cu r ac y   ac h iev ed ,   9 0 . 7 6 %,  is   h ig h er   th a n   th at  o b tain ed   b y   th e   ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p e  in d iv id u ally ,   wh ich   wer e  7 4 . 9 1 % a n d   8 7 . 1 3 %,  r esp ec tiv ely .   T h e  s p ec if icity   also   in cr ea s ed   to   8 9 . 9 2 %  u s in g   f u s io n ,   co m p ar ed   to   7 1 . 3 7 %  f o r   t h e  ac ce ler o m eter   an d   8 4 . 2 7 %  f o r   th e  g y r o s co p e.   R eg ar d in g   s en s itiv ity ,   th e  v alu e  o b tain ed   wi th   f u s io n   is   9 5 %;  th is   i s   h ig h er   th an   th at  o f   th e  ac ce ler o m eter   alo n e  ( 9 1 %)  b u t lo we r   th an   t h at  o f   th e  g y r o s co p e  ( 1 0 0 %).       T ab le  2 .   Per f o r m an ce   o f   th e   f u s io n - b ased   alg o r it h m   G y r o   F a l l s   A D Ls   TP   52   -   TP+F N   55   -   S e n s i t i v i t y   = TP/(TP + F N )   9 5 %   -   TN   -   2 2 3   TN + F P   -   2 4 8   S p e c i f i c i t y   = TN / ( TN + F P )   -   8 9 , 9 2 %   A c c u r a c y   9 0 , 7 6 %       5 . 4 .    Dis cus s io n   T h e  p er ce n ta g es  o f   th e  th r ee   p er f o r m an ce   m etr ics  f o r   t h e  a cc eler o m eter - b ased   a n d   g y r o s co p e - b ased   f all  d etec tio n   m eth o d s ,   as  w ell  as  th eir   f u s io n ,   a r e  s h o w n   in   th e  g r ap h   in   Fig u r e   10 .  I n   th is   wo r k ,   we  d ev elo p e d   a  f all  d etec tio n   s y s tem   p r im ar ily   b ased   o n   t h e   u s e   o f   th e  g y r o s co p e .   T h e   ‘ Gy r o ’   alg o r ith m   ap p lied   to   th ese  d ata  ac h iev ed   a  s en s it iv ity   o f   1 0 0 %,  th er eb y   d etec tin g   all  f alls .   Ho wev er ,   th is   ap p r o ac h   led   to   a  s lig h t  d ec r ea s e  in   s p ec if icity ,   wh ich   af f ec ted   th e  o v er all  ac cu r ac y   ( 8 7 . 1 3 %).   T h e  ‘ Fu s io n ’   alg o r i th m ,   co m b in in g   g y r o s co p e   an d   ac ce ler o m eter   d ata,   lev er ag ed   th e  s tr en g t h s   o f   ea c h   s en s o r :  th e   s p ec if icity   p r o v id ed   b y   th e   ac ce ler o m eter   an d   th e  s en s itiv ity   o f   th e   g y r o s co p e.   T h is   co m b in atio n   r esu lted   in   a  s ig n i f ican t  im p r o v em en t  i n   p er f o r m an ce ,   with   ac c u r ac y   r e ac h in g   9 0 . 7 6 % a n d   s p ec if icity   8 9 . 9 2 %.           Fig u r e  1 0 .  Sy s tem   p er f o r m an c e  r ep r esen tatio n     0 , 9 1 1 0 ,9 5 0 ,7 1 0 , 8 4 2 0 , 8 9 9 0 , 7 5 0 , 8 7 1 0 ,9 0 7 A C C G Y R O F U S I O N F A L L   D E T E C T I O N   U S I N G   G Y R O S C O P E   A N D   A C C E L E R O M E T E R S en sit i v i t y S p ec i f i c i t y A cc u r a cy Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  43 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 26 :  7 2 6 - 7 3 6   734   6.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   we  p r esen t  a  s o lu tio n   d esig n ed   to   e n s u r e  co n tin u o u s   m o n ito r in g   o f   eld er ly   p eo p le  o r   in d iv id u als  with   d is ab ilit ies,  wh eth er   th ey   liv e  alo n e  at  h o m e,   in   n u r s in g   h o m es,  in   h o s p itals ,   o r   o u td o o r s   en v ir o n m en ts .   T h e  o b jectiv e  is   to   r ap id ly   d etec t  p o ten tial  f alls   in   o r d er   to   en ab le  im m ed iate  ac tio n ,   with   m ax im u m   ac cu r ac y   an d   m in i m al  f alse  alar m s .   W e  d ev elo p ed   a  f all  d etec tio n   s y s tem   b ased   o n   t h e  f u s io n   o f   d ata  f r o m   a  g y r o s co p e  a n d   a n   ac ce ler o m eter   with in   a  p o r tab l e  in er tial statio n .   T o   en ab le  s ea m less   in teg r atio n   in to   m o b ile  d ev ices,  we  d esig n ed   an   o p tim ized   ar ch it ec tu r e  th at  m in im izes  m em o r y   u s ag e  wh i le  en s u r in g   r eliab le  r ea l - tim e  f all  d etec ti o n .   T h e  alg o r ith m   b ased   s o lely   o n   th e   g y r o s co p e   ac h iev e d   s atis f ac to r y   r esu lts   in   te r m s   o f   ac c u r ac y   a n d   s p ec if icity .   Ho we v er ,   th e   ap p r o ac h   co m b in in g   g y r o s co p e  a n d   ac c eler o m eter   d ata  d eliv er ed   s ig n if ican tly   b etter   p e r f o r m an ce ,   t h er eb y   c o n f ir m in g   th e  ef f ec tiv en ess   o f   s en s o r   f u s io n   f o r   m o r e   r o b u s t a n d   r elia b le  f all  d etec tio n .   T h e  f u s io n   o f   g y r o s co p e   an d   ac ce ler o m eter   d ata  was  i m p lem en ted   t o   en h an ce   f all  d etec tio n   ac cu r ac y .   A   m o r e   ad v a n ce d   f u s io n   s tr ateg y   co u l d   f u r th e r   in teg r ate  p o s t - f all  tim e  a n d   b o d y   o r ien tati o n .   Mo r eo v er ,   s in ce   th ese  s en s o r s   ar e  co m m o n l y   em b ed d ed   in   Sm ar tp h o n es,  th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   o f f er s   s tr o n g   p o ten tial f o r   p r ac tical  im p lem en tatio n   o n   wid ely   u s ed   m o b il e  d ev ices.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Am in a  Ma k h lo u f   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     I s m a  B o u d o u a n e   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       Nad ia  Saad ia   ✓             ✓       ✓     ✓   ✓     Am ar   R am d an e - C h er if                       ✓   ✓         C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  th at  s u p p o r t th e   f in d i n g s   o f   th is   s tu d y   a r e  o p en ly   a v ailab le  in   th e  Sis Fall d ataset  [ 2 5 ] .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   V .   M o h a n   G o w d a ,   M .   P .   A r a k e r i ,   a n d   V .   R a g h u   R a m  P r a s a d ,   “ M u l t i mo d a l   c l a ssi f i c a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   f a l l   d e t e c t i o n   o f   A l z h e i m e r ’ s  p a t i e n t s  b y   i n t e g r a t i o n   o f   a   n o v e l   p i e z o e l e c t r i c   c r y st a l   a c c e l e r o me t e r   a n d   a l u mi n u m  g y r o sc o p e   w i t h   v i si o n   d a t a , ”   Ad v a n c e s i n   Ma t e r i a l s  S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 1 1 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 9 2 5 8 6 2 0 .   [ 2 ]   S .   N o o r u d d i n ,   M .   M .   I sl a m,   F .   A .   S h a r n a ,   H .   A l h e t a r i ,   a n d   M .   N .   K a b i r ,   “ S e n s o r - b a se d   f a l l   d e t e c t i o n   s y s t e ms :   a   r e v i e w , ”     J o u rn a l   o f   Am b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i z e d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   p p .   2 7 3 5 – 2 7 5 1 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 0 2 1 - 0 3 2 4 8 - z.   [ 3 ]   H .   F .   N w e k e ,   Y .   W .   Te h ,   G .   M u j t a b a ,   a n d   M .   A .   A l - g a r a d i ,   “ D a t a   f u si o n   a n d   m u l t i p l e   c l a ssi f i e r   s y st e ms  f o r   h u m a n   a c t i v i t y   d e t e c t i o n   a n d   h e a l t h   mo n i t o r i n g :   R e v i e w   a n d   o p e n   r e s e a r c h   d i r e c t i o n s,”   I n f o rm a t i o n   Fu s i o n ,   v o l .   4 6 ,   p p .   1 4 7 – 1 7 0 ,   M a r .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n f f u s. 2 0 1 8 . 0 6 . 0 0 2 .   [ 4 ]   J.  H u a n g ,   P .   D i ,   K .   W a k i t a ,   T .   F u k u d a ,   a n d   K .   S e k i y a ma ,   “ S t u d y   o f   f a l l   d e t e c t i o n   u si n g   i n t e l l i g e n t   c a n e   b a se d   o n   s e n s o r   f u si o n , ”   i n   2 0 0 8   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   Mi c r o - N a n o Me c h a t ro n i c s  a n d   H u m a n   S c i e n c e ,   I EEE,   N o v .   2 0 0 8 ,   p p .   4 9 5 – 5 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M H S . 2 0 0 8 . 4 7 5 2 5 0 3 .   [ 5 ]   Ji a n   H u a n g ,   P e i   D i ,   T.   F u k u d a ,   a n d   T .   M a t s u n o ,   “ M o t i o n   c o n t r o l   o f   o m n i - d i r e c t i o n a l   t y p e   c a n e   r o b o t   b a s e d   o n   h u m a n   i n t e n t i o n , ”   i n   2 0 0 8   I EEE / RS J   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   Ro b o t s   a n d   S y st e m s ,   I EEE,   S e p .   2 0 0 8 ,   p p .   2 7 3 – 2 7 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S . 2 0 0 8 . 4 6 5 0 9 3 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       F a ll d etec tio n   s ystem  b a s ed   o n   a cc elero mete r /g yro s co p e  d a ta   fu s io n   ( A min a   Ma kh lo u f )   735   [ 6 ]   I .   B o u d o u a n e ,   A .   M a k h l o u f ,   N .   D j e l a l ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a m d a n e - C h e r i f ,   “ M u l t i m o d a l   s y st e m   o f   a m b i e n t   a ss i s t a n c e   serv i c e s  f o r   h u m a n   a c t i v i t y   m o n i t o r i n g , ”   J o u r n a l   E u r o p é e n   d e s  S y st è m e s  A u t o m a t i sés ,   v o l .   5 6 ,   n o .   5 ,   p p .   7 7 5 – 7 8 5 ,   O c t .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 8 2 8 0 / j e sa . 5 6 0 5 0 8 .   [ 7 ]   I .   B o u d o u a n e ,   A .   M a k h l o u f ,   M .   A .   H a r k a t ,   M .   Z.   H a mm o u c h e ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a m d a n e   C h e r i f ,   “ F a l l   d e t e c t i o n   s y st e m  w i t h   p o r t a b l e   c a mer a , ”   J o u rn a l   o f   Am b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i ze d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   7 ,   p p .   2 6 4 7 – 2 6 5 9 ,   Ju l .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 019 - 0 1 3 2 6 - x.   [ 8 ]   I .   B o u d o u a n e ,   A .   M a k h l o u f ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a m d a n e - C h e r i f ,   “ W e a r a b l e   c a m e r a   f o r   f a l l   d e t e c t i o n   e m b e d d e d   sy st e m,”     AC M   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   Pr o c e e d i n g   S e r i e s ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 3 6 8 7 5 6 . 3 3 6 9 0 5 3 .   [ 9 ]   N .   T.   N e w a z   a n d   E.   H a n a d a ,   “ A n   a p p r o a c h   t o   f a l l   d e t e c t i o n   u s i n g   s t a t i s t i c a l   d i s t r i b u t i o n s  o f   t h e r m a l   s i g n a t u r e s  o b t a i n e d   b y   a   st a n d - a l o n e   l o w - r e s o l u t i o n   I R   a r r a y   se n so r   d e v i c e , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 5 ,   n o .   2 ,   p .   5 0 4 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 5 0 2 0 5 0 4 .   [ 1 0 ]   I .   B o u d o u a n e ,   A .   M a k h l o u f ,   N .   D j e l a l ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a m d a n e - C h é r i f ,   “ P o r t a b l e   f a l l   d e t e c t i o n   s y st e m   u si n g   a   t r i a x i a l   a c c e l e r o m e t e r   b a se d   o n   a   t h r e sh o l d s   a l g o r i t h m,”   i n   2 0 2 3   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   &   G r e e n   En e r g y   ( I C AI G E) ,   I E EE,   O c t .   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A I G E5 8 3 2 1 . 2 0 2 3 . 1 0 3 4 6 5 5 9 .   [ 1 1 ]   A .   M a k h l o u f ,   I .   B o u d o u a n e ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a m d a n e   C h e r i f ,   “ A mb i e n t   a ssi s t a n c e   s e r v i c e   f o r   f a l l   a n d   h e a r t   p r o b l e m   d e t e c t i o n , ”   J o u r n a l   o f   Am b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i ze d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 2 7 – 1 5 4 6 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 0 1 8 - 0 7 2 4 - 4.   [ 1 2 ]   A .   M a k h l o u f ,   I .   N e d j a i ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a md a n e - C h e r i f ,   “ M u l t i mo d a l   sy s t e m   f o r   f a l l   d e t e c t i o n   a n d   l o c a t i o n   o f   p e r s o n   i n   a n   i n t e l l i g e n t   h a b i t a t , ”   Pr o c e d i a   C o m p u t e r S c i e n c e ,   v o l .   1 0 9 ,   p p .   9 6 9 – 9 7 4 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 1 7 . 0 5 . 4 5 5 .   [ 1 3 ]   A .   M a k h l o u f ,   N .   S a a d i a ,   a n d   A .   R a md a n e - C h e r i f ,   “ S e r v i c e s  o f   a mb i e n t   a ssi s t a n c e   f o r   e l d e r l y   a n d / o r   d i sa b l e d   p e r s o n   i n   h e a l t h   i n t e l l i g e n t   h a b i t a t , ”   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A g e n t s   a n d   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   S C I TEPRE S S   -   S c i e n c e   a n d   a n d   T e c h n o l o g y   P u b l i c a t i o n s ,   2 0 1 5 ,   p p .   2 2 5 – 231 ,   d o i :   1 0 . 5 2 2 0 / 0 0 0 5 1 4 7 2 0 2 2 5 0 2 3 1 .   [ 1 4 ]   M .   J .   A l   N a h i a n   e t   a l . ,   “ T o w a r d s  a n   a c c e l e r o m e t e r - b a s e d   e l d e r l y   f a l l   d e t e c t i o n   s y st e m  u si n g   c r o ss - d i sc i p l i n a r y   t i m e   s e r i e s   f e a t u r e s, ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   3 9 4 1 3 – 3 9 4 3 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 5 6 4 4 1 .   [ 1 5 ]   A .   B o o r a n a w o n g ,   S .   S u k v e e r a p h a n ,   L.   P a n ,   N .   J i n d a p e t c h ,   P .   P h u k p a t t a r a n o n t ,   a n d   H .   S a i t o ,   “ A   r e a l - t i m e   sy s t e m  f o r   mo n i t o r i n g   a n d   c l a ssi f i c a t i o n   o f   h u ma n   f a l l s  o n   s t a i r s  u si n g   2 . 4   G H z   X B e e 3   mi c r o   m o d u l e s   w i t h   a   t r i - a x i a l   a c c e l e r o me t e r   a n d   K N N   a l g o r i t h ms, ”   E g y p t i a n   I n f o rm a t i c s  J o u rn a l ,   v o l .   3 0 ,   p .   1 0 0 6 4 3 ,   Ju n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e i j . 2 0 2 5 . 1 0 0 6 4 3 .   [ 1 6 ]   W .   Zh a n g   e t   a l . ,   “ F a l l   w a r n i n g   met h o d   b a se d   o n   mu l t i mo d a l   s e n s o r   f u s i o n   a n d   g a i t   p h a se  d e t e c t i o n , ”   I EEE  J o u r n a l   o f   B i o m e d i c a l   a n d   H e a l t h   I n f o rm a t i c s ,   p p .   1 – 1 2 ,   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JB H I . 2 0 2 6 . 3 6 6 9 7 1 7 .   [ 1 7 ]   A .   C h o i   e t   a l . ,   “ D e e p   l e a r n i n g - b a s e d   n e a r - f a l l   d e t e c t i o n   a l g o r i t h m  f o r   f a l l   r i sk   m o n i t o r i n g   s y st e m  u si n g   a   si n g l e   i n e r t i a l   mea s u r e me n t   u n i t , ”   I EE E  T ra n s a c t i o n s  o n   N e u r a l   S y st e m s  a n d   R e h a b i l i t a t i o n   En g i n e e r i n g ,   v o l .   3 0 ,   p p .   2 3 8 5 – 2 3 9 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN S R E. 2 0 2 2 . 3 1 9 9 0 6 8 .   [ 1 8 ]   A .   H u ssa i n ,   J.  A .   M a l i k ,   S .   Q a d r i ,   R .   G r a v i n a ,   M .   G .   K h a n ,   a n d   G .   F o r t i n o ,   “ A n   I o T - d r i v e n   h y b r i d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   f o r   f a l l   d e t e c t i o n   i n   a g i n g   p o p u l a t i o n s, ”   i n   2 0 2 5   I EEE   1 1 t h   W o rl d   Fo ru m   o n   I n t e rn e t   o f   T h i n g s   ( WF - I o T ) ,   I EEE,   O c t .   2 0 2 5 ,   p p .   1 – 6 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W F - I o T 6 4 2 3 8 . 2 0 2 5 . 1 1 2 7 0 5 2 5 .   [ 1 9 ]   B .   A n d o ,   S .   B a g l i o ,   C .   O .   L o m b a r d o ,   a n d   V .   M a r l e t t a ,   “ A   m u l t i s e n so r   d a t a - f u s i o n   a p p r o a c h   f o r   A D L   a n d   f a l l   c l a ss i f i c a t i o n , ”   I EEE  T r a n sa c t i o n s  o n   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   Me a su r e m e n t ,   v o l .   6 5 ,   n o .   9 ,   p p .   1 9 6 0 – 1 9 6 7 ,   S e p .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 1 6 . 2 5 5 2 6 7 8 .   [ 2 0 ]   B .   A n d o ,   S .   B a g l i o ,   C .   O .   Lo mb a r d o ,   a n d   V .   M a r l e t t a ,   “ A   m u l t i - u ser  a s si st i v e   s y st e m  f o r   t h e   u ser  s a f e t y   m o n i t o r i n g   i n   c a r e   f a c i l i t i e s , ”   i n   2 0 1 5   I E EE  I n t e r n a t i o n a l   W o r k sh o p   o n   Me a su r e m e n t s  a n d   N e t w o r k i n g   ( M&N ) ,   I EEE,   O c t .   2 0 1 5 ,   p p .   1 – 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I W M N . 2 0 1 5 . 7 3 2 2 9 8 3 .   [ 2 1 ]   V .   C a p u a n o ,   L .   X u ,   a n d   J.  Est r a d a   B e n a v i d e s ,   “ S m a r t p h o n e   M E M S   a c c e l e r o me t e r   a n d   g y r o sc o p e   m e a s u r e m e n t   e r r o r s:   l a b o r a t o r y   t e st i n g   a n d   a n a l y s i s  o f   t h e   e f f e c t s   o n   p o si t i o n i n g   p e r f o r ma n c e , ”   S e n so rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 7 ,   p .   7 6 0 9 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 1 7 7 6 0 9 .   [ 2 2 ]   I .   N e d j a i - M e r r o u c h e ,   N .   S a a d i a ,   A .   R a m d a n e C h e r i f ,   a n d   A .   M a k h l o u f ,   “ O u t d o o r   mu l t i mo d a l   sy s t e m   b a se d   o n   sm a r t p h o n e   f o r   h e a l t h   m o n i t o r i n g   a n d   i n c i d e n t   d e t e c t i o n , ”   J o u r n a l   o f   Am b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i z e d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 2 ,     p p .   1 0 6 9 9 – 1 0 7 2 1 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 6 5 2 - 0 2 0 - 0 2 8 8 0 - 5.   [ 2 3 ]   Y .   Li   e t   a l . ,   “ A   d e c a d e   o f   p r o g r e ss  i n   w e a r a b l e   s e n so r s  f o r   f a l l   d e t e c t i o n   ( 2 0 1 5 – 2 0 2 4 ) :   a   n e t w o r k - b a s e d   v i su a l i z a t i o n   r e v i e w , ”   S e n so rs ,   v o l .   2 5 ,   n o .   7 ,   p .   2 2 0 5 ,   M a r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 5 0 7 2 2 0 5 .   [ 2 4 ]   A .   K .   B o u r k e   a n d   G .   M .   L y o n s,  “ A   t h r e s h o l d - b a se d   f a l l - d e t e c t i o n   a l g o r i t h m   u s i n g   a   b i - a x i a l   g y r o sc o p e   se n so r , ”     Me d i c a l   E n g i n e e ri n g   & P h y si c s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 ,   p p .   8 4 – 9 0 ,   J a n .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me d e n g p h y . 2 0 0 6 . 1 2 . 0 0 1 .   [ 2 5 ]   A .   S u c e r q u i a ,   J.  L ó p e z ,   a n d   J .   V a r g a s - B o n i l l a ,   “ S i sF a l l :   a   f a l l   a n d   m o v e m e n t   d a t a se t , ”   S e n s o rs ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   p .   1 9 8 ,   J a n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 7 0 1 0 1 9 8 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Am in a   M a k h l o u f          re c e iv e d   h e r  m a ste r’s  d e g re e   in   a u to m a ti o n   a n d   r o b o ti c s  in   2 0 1 1   fr o m   Un i v e rsité  d e s S c ien c e s  e t  d e   la  Tec h n o lo g ie  Ho u a ri  Bo u m é d ièn e .   S h e   o b tain e d   h e r   P h . D.  i n   p ro c e ss   c o n tr o l  a n d   i n tera c ti v e   re n d e rin g   in   2 0 2 0   fro m   th e   F a c u lt y   o f  E lec tri c a l  En g i n e e rin g ,   UST HB.  He r  d o c t o ra l  re se a rc h   fo c u se d   o n   a   f u n c ti o n a l  a rc h it e c tu re   f o r  t h e   imp lem e n tatio n   o f  a m b ie n t  a ss isted   li v in g   se rv ice s  fo r   e ld e rly   a n d   d isa b led   p e o p le.  S h e   i s   c u rre n tl y   a   u n iv e rsit y   p ro fe ss o r   a t  th e   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   wh e re   sh e   is  i n v o lv e d   in   tea c h in g   a n d   a c a d e m ic  su p e rv isio n .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a rti ficia l  i n telli g e n c e ,   m u lt i - a g e n t  sy ste m s,  sm a rt  e n v iro n m e n ts,  a n d   a m b ien t  a ss isted   li v i n g ,   wit h   a   fo c u s  o n   d e sig n i n g   i n telli g e n t  a n d   a d a p t iv e   sy ste m s  fo r  h u m a n - c e n tere d   a ss istan c e .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a m in a . m a k h l o u f@u st h b . e d u . d z .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.