Aplicación de lectoescritura para dispositivos con Sistema Operativo Android

El presente proyecto pretende ser una herramienta para la enseñanza de la lectoescritura (enseñar a leer y a escribir) para niños con discapacidad, haciendo para ello uso de una aplicación que se ejecuta en una tablet con Sistema Operativo (S.O.) Android. Existe un vacío en el mundo de las aplicaciones para tabletas en este campo en el que se intentará poner un grano de arena para, al menos, tener una aplicación que sirva de toma de contacto a los interesados en este campo. Para establecer las funcionalidades más adecuadas al propósito de la herramienta, se ha consultado a profesionales de la logopedia de un colegio de educación especial, con cuya colaboración se ha dado forma a la estructura de la misma. La implementación de la aplicación se ha llevado a cabo con programación en entorno Java para Android. Se han incluido diferentes recursos como imágenes, pictogramas y locuciones tanto elementos con licencia libre, como elementos propios generados ‘ex profeso’ para dar la forma final a la herramienta. Podemos decir que en general esta aplicación puede ser usada para enseña a leer y escribir a cualquier niño, pero se ha dotado de unas ciertas características que la confieren una orientación especial hacia niños con necesidades educativas especiales. Para ello se ha cuidado mucho la estética, para que ésta sea lo más simple y suave posible, para hacer especial hincapié en la atención de los niños y evitar su distracción con elementos visuales innecesarios. Se ha dotado de estímulos visuales y sonoros para fomentar su interés (aplausos en caso de acierto, colores para diferenciar aciertos y errores, etc.). Se han utilizado los tamaños de letra más grandes posibles (para las discapacidades visuales), etc. El mercado cuenta con una ingente cantidad de dispositivos Android, con características muy dispares, de tamaño de pantalla, resolución y versiones del S.O. entre otras. La aplicación se ha desarrollado tratando de dar cobertura al mayor porcentaje de ellos posible. El requisito mínimo de tamaño de pantalla sería de siete pulgadas. Esta herramienta no tiene demasiado sentido en dispositivos con pantallas menores por las características intrínsecas de la misma. No obstante se ha trabajado también en la configuración para dispositivos pequeños, como “smartphones”, no por su valor como herramienta para la enseñanza de la lectoescritura (aunque en algunos casos podría ser viable) sino más bien con fines de prueba y entrenamiento para profesores, padres o tutores que realizarán la labor docente con dispositivos tablet. Otro de los requisitos, como se ha mencionado, para poder ejecutar la aplicación sería la versión mínima de S.O., por debajo de la cual (versiones muy obsoletas) la aplicación sería inviable. Sirva este proyecto pues para cubrir, mediante el uso de la tecnología, un aspecto de la enseñanza con grandes oportunidades de mejora. ABSTRACT. This Project is aimed to be a tool for teaching reading and writing skills to handicapped children with an Android application. There are no Android applications available on this field, so it is intended to provide at least one option to take contact with. Speech therapy professionals from a special needs school have been asked for the most suitable functions to be included in this tool. The structure of this tool has been made with the cooperation of these professionals. The implementation of the application has been performed through Java coding for Android. Different resources have been included such as pictures, pictograms and sounds, including free licenses resources and self-developed resources. In general, it can be said that this application can be used to teach learning and writing skills to any given kid, however it has been provided of certain features that makes it ideal for children with special educational needs. It has been strongly taken into account the whole aesthetic to be as simple and soft as possible, in order to get attention of children, excluding any visual disturbing elements. It has been provided with sound and visual stimulations, to attract their interest (applauses in cases of correct answers, different colours to differentiate right or wrong answers), etc. There are many different types of Android devices, with very heterogeneous features regarding their screen size, resolution and O.S. version, etc., available today. The application has been developed trying to cover most of them. Minimum screen resolution is seven inches. This tool doesn’t seem to be very useful for smaller screens, for its inner features. Nevertheless, it has been developed for smaller devices as well, like smartphones, not intended to be a tool for teaching reading and writing skills (even it could be possible in some cases), but in a test and training context for teachers, parents or guardians who do the teaching work with tablet devices. Another requirement, as stated before, in order to be able to run the application, it would be the minimum O.S. version, below that (very obsolete versions) the application would become impracticable. Hope this project to be used to fulfill, by means of technology, one area of teaching with great improvement opportunities.

Contribución a las arquitecturas flexibles para la multiconferencia web adaptable a la demanda

Los sistemas de videoconferencia y colaboración en tiempo real para múltiples usuarios permiten a sus usuarios comunicarse por medio de vídeo, audio y datos. Históricamente estos han sido sistemas caros de obtener y de mantener. El paso de las décadas ha limado estos problemas acercado el mundo de comunicación en tiempo real a un grupo mucho más amplio, llegando a usarse en diversos ámbitos como la educación o la medicina. En este sentido, el último gran salto evolutivo al que hemos asistido ha sido la transición de este tipo de aplicaciones hacia la Web. Varias tecnologías han permitido este viaje hacia el navegador. Las Aplicaciones Ricas de Internet (RIAs), que permiten crear aplicaciones Web interactivas huyendo del clásico esquema de petición y respuesta y llevando funcionalidades propias de las aplicaciones nativas a la Web. Por otro lado, la computación en la nube o Cloud Computing, con su modelo de pago por uso de recursos virtualizados, ha llevado a la creación de servicios que se adaptan mejor a la demanda, han habilitado este viaje hacia el navegador. No obstante, como cada cambio, este salto presenta una serie de retos para los sistemas de videoconferencia establecidos. Esta tesis doctoral propone un conjunto de arquitecturas, mecanismos y algoritmos para adaptar los sistemas de multiconferencia al entorno Web, teniendo en cuenta que este es accedido desde dispositivos diferentes y mediante redes de acceso variadas. Para ello se comienza por el estudio de los requisitos que debe cumplir un sistema de videoconferencia en la Web. Como resultado se diseña, implementa y desarrolla un servicio de videoconferencia que permite la colaboración avanzada entre múltiples usuarios mediante vídeo, audio y compartición de escritorio. Posteriormente, se plantea un sistema de comunicación entre una aplicación nativa y Web, proponiendo técnicas de adaptación entre los dos entornos que permiten la conversación de manera transparente para los usuarios. Estos sistemas permiten facilitar la transición hacia tecnologías Web. Como siguiente paso, se identificaron los principales problemas que existen para la comunicación multiusuario en dispositivos de tamaño reducido (teléfonos inteligentes) utilizando redes de acceso heterogéneas. Se propone un mecanismo, combinación de transcodificación y algoritmos de adaptación de calidad para superar estas limitaciones y permitir a los usuarios de este tipo de dispositivos participar en igualdad de condiciones. La aparición de WebRTC como tecnología disruptiva en este entorno, permitiendo nuevas posibilidades de comunicación en navegadores, motiva la segunda iteración de esta tesis. Aquí se presenta un nuevo esquema de adaptación a la demanda para servidores de videoconferencia diseñado para las necesidades del entorno Web y para aprovechar las características de Cloud Computing. Finalmente, esta tesis repasa las conclusiones obtenidas como fruto del trabajo llevado a cabo, reflejando la evolución de la videoconferencia Web desde sus inicios hasta nuestros días. ABSTRACT Multiuser Videoconferencing and real-time collaboration systems allow users to communicate using video, audio and data streams. These systems have been historically expensive to obtain and maintain. Over the last few decades, technological breakthroughs have mitigated those costs and popularized real time video communication, allowing its use in environments such as education or health. The last big evolutionary leap forward has been the transition of these types of applications towards theWeb. Several technologies have allowed this journey to theWeb browser. Firstly, Rich Internet Applications (RIAs) enable the creation of dynamic Web pages that defy the classical request-response interaction and provide an experience similar to their native counterparts. On the other hand, Cloud Computing brings the leasing of virtualized hardware resources in a pay-peruse model and, with it, better scalability in resource-demanding services. However, as with every change, this evolution imposes a set of challenges on existing videoconferencing solutions. This dissertation proposes a set of architectures, mechanisms and algorithms that aim to adapt multi-conferencing systems to the Web platform, taking into account the variety of devices and access networks that come with it. To this end, this thesis starts with a study concerning the requirements that must be met by new Web videoconferencing systems. The result of this study is the design, development and implementation of a new videoconferencing services that provides advanced collaboration to its user by providing video and audio communication as well as desktop sharing. After this, a new communication system between Web and native applications is presented. This system proposes adaptation mechanisms to bridge the two worlds providing a seamless integration transparent to users who can now access the powerful native application via an easy Web interface. The next step is to identify the main challenges posed by multi-conferencing on small devices (smartphones) with heterogeneous access networks. This dissertation proposes a mechanism that combines transcoding and adaptive quality algorithms to overcome those limitations. A second iteration in this dissertation is motivated by WebRTC. WebRTC appears as a disrupting technology by enabling new real-time communication possibilities in browsers. A new mechanism for flexible videoconferencing server scalability is presented. This mechanism aims to address the strong scalability requirements in the Web environment by taking advantage of Cloud Computing. Finally, the dissertation discusses the results obtained throughout the study, capturing the evolution of Web videoconferencing systems.

Aplicación de aprendizaje de idiomas para plataformas móviles

El proyecto aquí desarrollado es una aplicación Android para smartphone. Consiste en una plataforma para aprender inglés clasificada en varios niveles de aprendizaje que ofrece al usuario gramática y vocabulario clasificado en lecciones concretas; una vez aprendidas se pueden poner en práctica realizando ejercicios específicos. La aplicación está escrita en lenguaje Java. Para el almacenamiento de los datos se ha utilizado MySQL y su obtención fue posible gracias al diseño de una API utilizando Google App Engine. El objetivo era crear una aplicación que descargase los datos de una API por medio de peticiones. De esta forma se lograron dos propósitos: el primero es que la aplicación pueda usarse de manera offline una vez que ya tiene los datos en el dispositivo. El segundo es conseguir que la aplicación no tenga en su código los datos de la gramática ya que, al pedirlos a un servicio externo, adquiere total independencia. ABSTRACT The project developed is an Android application for smartphones. It is a platform to learn English covering different levels. It offers the user grammar and vocabulary contents in every lesson. In addition, once the lesson is finished it can be put into practice by performing specific exercises. The application is written in Java. For data storing, MySQL was used. As for data obtaining an API using Google App Engine was created. The aim was to create an application that could download data via an API using requests. Thus, two goals were achieved: first, the application can be used offline once you have the data on the device. Second, the application does not have in its code any grammar data: by ordering them to an external service the application becomes independent.

Medida del consumo de energía en la descodificación de vídeos

Este proyecto se encuentra adscrito a la línea de investigación de optimización de consumo en terminales multimedia móviles que el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) está llevando a cabo. Los sistemas empotrados móviles (Smartphone, Tablet,...) están alimentados con baterías. En este tipo de sistemas, una de las aplicaciones que más rápidamente consume energía es la descodificación de secuencias de vídeo. En este trabajo, queremos medir el consumo de energía de distintos descodificadores de vídeo para distintas secuencias, con el objetivo de entender mejor cómo se consume esta energía y poder encontrar diferentes métodos que lo reduzcan. Para ello comenzaremos describiendo nuestro entorno de trabajo, tanto el hardware como el software utilizado. Respeto al hardware cabe destacar el uso de una PandaBoard y un Smart Power de Odroid, entre otros muchos elementos utilizados, los cuales serán debidamente explicados en las siguientes páginas de este proyecto. Mientras que para el software destaca el uso de dos tipos de descodificadores uno CBP y otro PHP, los cuales serán descritos en profundidad en los siguientes capítulos de este documento. Este entorno de trabajo nos servirá para el estudio de las diferentes secuencias de vídeo, cuya codificación ha sido llevada en paralelo con otro proyecto que se está realizando en el grupo de GDEM de la UPM, y cuyo objetivo es el estudio de la calidad subjetiva durante la descodificación del mismo conjunto de secuencias de vídeo. Todas estas secuencias de vídeo han sido codificadas con diferentes parámetros de calidad y diversas estructuras de imágenes, para obtener así un banco de pruebas lo más amplio posible. Gracias a la obtención de estas secuencias de vídeo y utilizando nuestro entorno de trabajo, pasaremos a estudiar el consumo de energía que se produce al descodificar una a una todas las posibles secuencias de vídeo, dependiendo todo esto de su estructura de imágenes, su calidad y por supuesto, el descodificador utilizado en cada caso. Para terminar, se mostrará una comparativa entre los diferentes resultados obtenidos y se hará una discusión de estos, obteniendo en este caso, un resumen de los datos más significativos, así como las conclusiones más importantes obtenidas durante todo este trabajo. Al término de este proyecto y en unión con el estudio que se está llevando a cabo en paralelo sobre la calidad subjetiva, queda como línea futura de investigación encontrar el compromiso entre el consumo de energía de diferentes secuencias de vídeo y la calidad subjetiva de dichas secuencias. ABSTRACT. This project is assigned to the research line on consumption optimization in mobile multimedia terminals carried out by the Group of Electronic Design and Microelectronics (GDEM) of the Polytechnic University of Madrid (UPM). Embedded mobile systems (smartphones, tablets...) are powered by batteries. In such systems, one of the applications that more rapidly consumes power is the decoding of video streams. In this work, we measure the power consumption of different video decoders for different streams, in order to better understand how this energy is consumed and to find different methods to reduce it. To this end, we start by describing our working environment, both hardware and software used. As for the hardware, it is worth mentioning the use of PandaBoard and Smart Power Odroid, among many other elements, which will be duly explained in the following pages of this project. As for the software, we highlight the use of two types of decoders, CBP and PHP, which will be described in detail in the following chapters of this document. This working environment will help us to study different video streams, whose coding has been perfor-med in parallel under another project that is being carried out in the GDEM group of the UPM, and whose objective is the study of subjective quality for decoding the same set of video streams. All these video streams have been encoded with different quality parameters and image structures in order to obtain the widest set of samples. Thanks to the production of these video streams and the use of our working environment, we study the power consumption that occurs when decoding one by one all possible video streams, depending on the image structure, their quality and, of course, the decoder used in each case. Finally, we show a comparison between the different results and a discussion of these, obtaining a sum-mary of the most significant data and the main conclusions obtained during this project. Upon completion of this project and in conjunction with the project on the study of subjective quality that is being carried out in parallel, a future line of research could consist in finding the compromise between power consumption of different video streams and the subjective quality of these.

Image enhancement with MatLab algorithms

Nowadays, a lot of applications use digital images. For example in face recognition to detect and tag persons in photograph, for security control, and a lot of applications that can be found in smart cities, as speed control in roads or highways and cameras in traffic lights to detect drivers ignoring red light. Also in medicine digital images are used, such as x-ray, scanners, etc. These applications depend on the quality of the image obtained. A good camera is expensive, and the image obtained depends also on external factor as light. To make these applications work properly, image enhancement is as important as, for example, a good face detection algorithm. Image enhancement also can be used in normal photograph, for pictures done in bad light conditions, or just to improve the contrast of an image. There are some applications for smartphones that allow users apply filters or change the bright, colour or contrast on the pictures. This project compares four different techniques to use in image enhancement. After applying one of these techniques to an image, it will use better the whole available dynamic range. Some of the algorithms are designed for grey scale images and others for colour images. It is used Matlab software to develop and present the final results. These algorithms are Successive Means Quantization Transform (SMQT), Histogram Equalization, using Matlab function and own implemented function, and V transform. Finally, as conclusions, we can prove that Histogram equalization algorithm is the simplest of all, it has a wide variability of grey levels and it is not suitable for colour images. V transform algorithm is a good option for colour images. The algorithm is linear and requires low computational power. SMQT algorithm is non-linear, insensitive to gain and bias and it can extract structure of the data. RESUMEN. Hoy en día incontable número de aplicaciones usan imágenes digitales. Por ejemplo, para el control de la seguridad se usa el reconocimiento de rostros para detectar y etiquetar personas en fotografías o vídeos, para distintos usos de las ciudades inteligentes, como control de velocidad en carreteras o autopistas, cámaras en los semáforos para detectar a conductores haciendo caso omiso de un semáforo en rojo, etc. También en la medicina se utilizan imágenes digitales, como por ejemplo, rayos X, escáneres, etc. Todas estas aplicaciones dependen de la calidad de la imagen obtenida. Una buena cámara es cara, y la imagen obtenida depende también de factores externos como la luz. Para hacer que estas aplicaciones funciones correctamente, el tratamiento de imagen es tan importante como, por ejemplo, un buen algoritmo de detección de rostros. La mejora de la imagen también se puede utilizar en la fotografía no profesional o de consumo, para las fotos realizadas en malas condiciones de luz, o simplemente para mejorar el contraste de una imagen. Existen aplicaciones para teléfonos móviles que permiten a los usuarios aplicar filtros y cambiar el brillo, el color o el contraste en las imágenes. Este proyecto compara cuatro técnicas diferentes para utilizar el tratamiento de imagen. Se utiliza la herramienta de software matemático Matlab para desarrollar y presentar los resultados finales. Estos algoritmos son Successive Means Quantization Transform (SMQT), Ecualización del histograma, usando la propia función de Matlab y una nueva función que se desarrolla en este proyecto y, por último, una función de transformada V. Finalmente, como conclusión, podemos comprobar que el algoritmo de Ecualización del histograma es el más simple de todos, tiene una amplia variabilidad de niveles de gris y no es adecuado para imágenes en color. El algoritmo de transformada V es una buena opción para imágenes en color, es lineal y requiere baja potencia de cálculo. El algoritmo SMQT no es lineal, insensible a la ganancia y polarización y, gracias a él, se puede extraer la estructura de los datos.

Diseño y desarrollo de un videojuego sobre plataforma móvil

Vivimos rodeados de tecnología. La irrupción de ordenadores, tablets y smartphones en la sociedad ha hecho que ésta cambie y ha conseguido que sean posibles nuevos métodos de enseñanza mediante el empleo de estos dispo sitivos. Entre los nuevos métodos de enseñanza aparece el uso de los videojuegos como medio de aprendizaje. Son videojuegos, que a diferencia de los videojuegos tradicionales, no buscan el entretenimiento del jugador sino formarle dejando la diversión en un segundo plano. Estos juegos no están destinados exclusivamente al campo de la educación. Instituciones como el ejército también hacen uso de ellos para preparar a sus tropas, e incluso los hospitales los utilizan como métodos de rehabilitación. El desarrollo de videojuegos puede realizarse con un mínimo de conocimiento en programación tanto a nivel individual o como en grupos reducidos. Esto es posible gracias a las facilidades que ofrecen los motores gráficos de hoy en día. Con este proyecto se quiso realizar un tutorial que facilite el diseño y desarrollo de videojuegos sobre una plataforma móvil, como es Android , de cara a su uso posterior en la creación de juegos serios. Para el desarrollo del tutorial se elaboró un videojuego de plataformas en avance 2D. ABSTRACT: We are surounded by technologies. As computers, tablets and smartphones have arisen, our society has chaned, making use of these new technological devices in teaching area. Videogames use arises as a new way of learning, so it complements the traditional methods of teaching. The main aim of serious videogames, in contrast to videogames which people usually buy in any store, is training instead of entertaining. Recreation is on a secondary plane. Serious games aren’t only designed for education but also for other institutions such as the army (to train the troops) and hospitals (as a rehabilitation method). Videogames development can be done by an individual on group of people if they have a bascis knowledge of programming. This is posible due to graphic motors have a lot of aids in the present. This project tries to make a tutorial that makes the design and development of serious games easier. A platform videogame in advance 2D has been made for the development of this tutorial.

Parallel Computer Vision Algorithms for Graphics Processing Units

La evolución de los teléfonos móviles inteligentes, dotados de cámaras digitales, está provocando una creciente demanda de aplicaciones cada vez más complejas que necesitan algoritmos de visión artificial en tiempo real; puesto que el tamaño de las señales de vídeo no hace sino aumentar y en cambio el rendimiento de los procesadores de un solo núcleo se ha estancado, los nuevos algoritmos que se diseñen para visión artificial han de ser paralelos para poder ejecutarse en múltiples procesadores y ser computacionalmente escalables. Una de las clases de procesadores más interesantes en la actualidad se encuentra en las tarjetas gráficas (GPU), que son dispositivos que ofrecen un alto grado de paralelismo, un excelente rendimiento numérico y una creciente versatilidad, lo que los hace interesantes para llevar a cabo computación científica. En esta tesis se exploran dos aplicaciones de visión artificial que revisten una gran complejidad computacional y no pueden ser ejecutadas en tiempo real empleando procesadores tradicionales. En cambio, como se demuestra en esta tesis, la paralelización de las distintas subtareas y su implementación sobre una GPU arrojan los resultados deseados de ejecución con tasas de refresco interactivas. Asimismo, se propone una técnica para la evaluación rápida de funciones de complejidad arbitraria especialmente indicada para su uso en una GPU. En primer lugar se estudia la aplicación de técnicas de síntesis de imágenes virtuales a partir de únicamente dos cámaras lejanas y no paralelas—en contraste con la configuración habitual en TV 3D de cámaras cercanas y paralelas—con información de color y profundidad. Empleando filtros de mediana modificados para la elaboración de un mapa de profundidad virtual y proyecciones inversas, se comprueba que estas técnicas son adecuadas para una libre elección del punto de vista. Además, se demuestra que la codificación de la información de profundidad con respecto a un sistema de referencia global es sumamente perjudicial y debería ser evitada. Por otro lado se propone un sistema de detección de objetos móviles basado en técnicas de estimación de densidad con funciones locales. Este tipo de técnicas es muy adecuada para el modelado de escenas complejas con fondos multimodales, pero ha recibido poco uso debido a su gran complejidad computacional. El sistema propuesto, implementado en tiempo real sobre una GPU, incluye propuestas para la estimación dinámica de los anchos de banda de las funciones locales, actualización selectiva del modelo de fondo, actualización de la posición de las muestras de referencia del modelo de primer plano empleando un filtro de partículas multirregión y selección automática de regiones de interés para reducir el coste computacional. Los resultados, evaluados sobre diversas bases de datos y comparados con otros algoritmos del estado del arte, demuestran la gran versatilidad y calidad de la propuesta. Finalmente se propone un método para la aproximación de funciones arbitrarias empleando funciones continuas lineales a tramos, especialmente indicada para su implementación en una GPU mediante el uso de las unidades de filtraje de texturas, normalmente no utilizadas para cómputo numérico. La propuesta incluye un riguroso análisis matemático del error cometido en la aproximación en función del número de muestras empleadas, así como un método para la obtención de una partición cuasióptima del dominio de la función para minimizar el error. ABSTRACT The evolution of smartphones, all equipped with digital cameras, is driving a growing demand for ever more complex applications that need to rely on real-time computer vision algorithms. However, video signals are only increasing in size, whereas the performance of single-core processors has somewhat stagnated in the past few years. Consequently, new computer vision algorithms will need to be parallel to run on multiple processors and be computationally scalable. One of the most promising classes of processors nowadays can be found in graphics processing units (GPU). These are devices offering a high parallelism degree, excellent numerical performance and increasing versatility, which makes them interesting to run scientific computations. In this thesis, we explore two computer vision applications with a high computational complexity that precludes them from running in real time on traditional uniprocessors. However, we show that by parallelizing subtasks and implementing them on a GPU, both applications attain their goals of running at interactive frame rates. In addition, we propose a technique for fast evaluation of arbitrarily complex functions, specially designed for GPU implementation. First, we explore the application of depth-image–based rendering techniques to the unusual configuration of two convergent, wide baseline cameras, in contrast to the usual configuration used in 3D TV, which are narrow baseline, parallel cameras. By using a backward mapping approach with a depth inpainting scheme based on median filters, we show that these techniques are adequate for free viewpoint video applications. In addition, we show that referring depth information to a global reference system is ill-advised and should be avoided. Then, we propose a background subtraction system based on kernel density estimation techniques. These techniques are very adequate for modelling complex scenes featuring multimodal backgrounds, but have not been so popular due to their huge computational and memory complexity. The proposed system, implemented in real time on a GPU, features novel proposals for dynamic kernel bandwidth estimation for the background model, selective update of the background model, update of the position of reference samples of the foreground model using a multi-region particle filter, and automatic selection of regions of interest to reduce computational cost. The results, evaluated on several databases and compared to other state-of-the-art algorithms, demonstrate the high quality and versatility of our proposal. Finally, we propose a general method for the approximation of arbitrarily complex functions using continuous piecewise linear functions, specially formulated for GPU implementation by leveraging their texture filtering units, normally unused for numerical computation. Our proposal features a rigorous mathematical analysis of the approximation error in function of the number of samples, as well as a method to obtain a suboptimal partition of the domain of the function to minimize approximation error.

Human activity recognition by inertial signals obtained from a smartphone

Human Activity Recognition (HAR) is an emerging research field with the aim to identify the actions carried out by a person given a set of observations and the surrounding environment. The wide growth in this research field inside the scientific community is mainly explained by the high number of applications that are arising in the last years. A great part of the most promising applications are related to the healthcare field, where it is possible to track the mobility of patients with motor dysfunction as also the physical activity in patients with cardiovascular risk. Until a few years ago, by using distinct kind of sensors, a patient follow-up was possible. However, far from being a long-term solution and with the smartphone irruption, that monitoring can be achieved in a non-invasive way by using the embedded smartphone’s sensors. For these reasons this Final Degree Project arises with the main target to evaluate new feature extraction techniques in order to carry out an activity and user recognition, and also an activity segmentation. The recognition is done thanks to the inertial signals integration obtained by two widespread sensors in the greater part of smartphones: accelerometer and gyroscope. In particular, six different activities are evaluated walking, walking-upstairs, walking-downstairs, sitting, standing and lying. Furthermore, a segmentation task is carried out taking into account the activities performed by thirty users. This can be done by using Hidden Markov Models and also a set of tools tested satisfactory in speech recognition: HTK (Hidden Markov Model Toolkit).