Équipe : Nom 1 : Théo Donzelle Créneau (AM ou PM) : PM

Nom 2 : Bénédicte Lagouge Créneau (AM ou PM) : PM

Un scénario d'illustration du Projet Utilisation du capteur de proximité pour savoir combien de temps notre téléphone passe dans notre poche et récupération du temps passé au téléphone par l’utilisateur. Puis clusterisation des utilisateurs en fonction de ces deux temps. L’utilisateur peut donc savoir de quel type d’utilisateur il fait partie .

Cible mobile utilisée : Samsung S3 Mini Programmation : Android

Caractéristiques techniques Fiche technique : http://www.samsung.com/fr/consumer/mobile-devices/smartphones/galaxy-s/GT-I8190MBAXEF

Capteurs disponible: - accéléromètre

- capteur géomagnétique

- gyroscope

- capteur de proximité

Téléphone compatible avec : 2G 3G Bluetooth WiFi NFC

OS : Android 5.1.1

Environnement logiciel:

Caractéristiques de l'OS : Windows 64bits, Ubuntu 64bits .

IDE utilisable : Android Studio, IntelliJ IDEA, Eclipse.

Activité reconnue : Étude du taux d’utilisation du téléphone

Capteurs utilisés et données collectées:

Capteur utilisé : capteur de proximité

Données collectées par le téléphone : temps passé au téléphone

SDK : Android SDK

API utilisée : Google Analytics pour connaître le temps passé au téléphone Lien vers la documentation de cette API : https://developers.google.com/analytics/

Faisabilité du projet : Pour conclure le projet est totalement faisable, nous pouvons par le biais de Google Analytics récupérer le temps passé par l’utilisateur au téléphone. Et Android offre la possibilité d’avoir accès aux différents capteurs du téléphone donc le capteur de proximité. Nous pourrons donc aussi connaître le temps que le téléphone passe dans la poche de l’utilisateur.

Algorithme à mettre en oeuvre : Nous allons récupérer des temps d’utilisations et voulons les clusteriser afin de classifier les différents utilisateurs. Reconnaissance d’activité non-supervisée avec la minute en métrique.