I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   1 1 9 ~ 1 2 9   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 1 . pp 1 1 9 - 129           119     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   I n q u i s i t i v e   b i o m e t r i c   f e a t u r e   a n a l y s i s   a n d   i m p l e m e n t a t i o n   f o r   r e c o g n i t i o n   t a s k s   u s i n g   c a m o u f l a g e d   s e g m e n t a t i o n   w i t h   A I   a n d   I o T       M a hes h Sha n k a rr a o   P a t il 1 H a rsh a   J .   Sa ro de 2 ,   Abhi j it   B a nu ba k o de 3 ,   P ra k a s h T u k a r a m   P a t il 4 ,   Nut a P a t il 2 ,   Vij a y a k u m a Va ra da ra j a n 5 ,   Deshi nta   Arr o v a   De w i 6   1 S c h o o l   o f   B i o e n g i n e e r i n g   S c i e n c e a n d   R e se a r c h ,   M I T   A D T   U n i v e r si t y ,   P u n e ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   T e l e c o mm u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   N u t a n   M a h a r a sh t r a   I n st i t u t e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   P u n e ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   P i m p r i   C h i n c h w a d   U n i v e r si t y ,   P u n e ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   T e l e c o mm u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   Jay a w a n t r a o   S a w a n t   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   P u n e ,   I n d i a   5 S w i ss Sch o o l   o f   B u s i n e ss   a n d   M a n a g e me n t ,   G e n e v a ,   S w i z e r l a n d   6 F a c u l t y   o f   D a t a   S c i e n c e   a n d   I n f o r mat i o n   T e c h n o l o g y ,   I N TI   I n t e r n a t i o n a l   U n i v e r si t y ,   N i l a i ,   M a l a y si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   7 ,   2 0 2 5   R ev i s ed   J u n   1 0 ,   2 0 2 5   A cc ep ted   J an   2 6 ,   2 0 2 6       A   v it a ro le  in   re c o n f ig u ra b le  a n d   e m b e d d e d   s y ste m w h ich   a re   d e p lo y e d   in   s m a rt  e n v iro n e m e n ts  a n d   h e a lt h c a re   m o n it o rin g   a p p li c a ti o n is  p lay e d   b y   h u m a n   a c ti v it y   re c o g n it io n   (H A R).   Ho w e v e r,   th e   p o ten ti a l   l e a k a g e   o se n siti v e   u se a tt ri b u tes   ra ise se ri o u s p riv a c y   issu e d u e   t o   c o ll e c ti o n   o f   d a ta   f ro m   th e   e n d   d e v ice a n d   it   n e e d to   b e   tran sm it ted   to   m o re   p o w e rf u p latf o rm f o in f e re n c e .   A d d re ss in g   th is   k e y   c h a ll e n g e   is  p rin c i p a l ly   c ru c ial   f o re so u rc e - c o n stra in e d   e m b e d d e d   s y ste m w h e r e   e ff icie n c y   o f   e n e rg y   is  a   c h ief   d e sig n   re q u irem e n t.   T h e   a im   o f   th is  p a p e is   p re se n a n   e n e rg y - a wa re ,   p riv a c y - p re se r v in g   HA f ra m e wo rk   a p p r o p r iate   f o lo w - p o w e e m b e d d e d   p latf o rm s.  A   m a c h in e   lea rn in g b a se d   c a m o u f la g e d   sig n a se g m e n tatio n   tec h n iq u e   is  p ro p o se d   to   tran sf o rm   th e   d a ta  c o ll e c ted   f ro m   th e   se n so b y   e li m in a ti n g   se n siti v e   in f o r m a ti o n   w h il e   p re se r v in g   a c ti v it y - re le v a n fe a tu re s.  F o c h a ra c teriz a ti o n   o f   trad e   o ff   b e twe e n   th e   e n e rg y   c o n su m p ti o n   a n d   a c c u ra c y   o f   re c o g n it io n ,   p a ra m e ters   a re   e x ten siv e l y   tu n e d   b y   c a r e f u o p ti m iza ti o n   in   t h is  p ro p o se d   m o d e l.   Ex p e rim e n tal  e v a lu a ti o n d e m o n stra te  th a t h e   m e th o d   sig n if ica n tl y   re d u c e t h e   i n f e re n c e   o f   se n siti v e   a tt rib u tes   su c h   a g e n d e r,   a g e ,   h e ig h t,   a n d   w e ig h t,   w it h   m in im a i m p a c t   o n   HA a c c u ra c y .   F u rth e rm o re ,   th e   sy ste m   su p p o rts   c o n f ig u ra b le  trad e - o f f b e twe e n   e n e rg y   u sa g e   a n d   c las sif i c a ti o n   p e rf o rm a n c e ,   m a k in g   it   su it a b le  f o r   im p le m e n tatio n   o n   lo w - p o w e e m b e d d e d   d e v ice s.   K ey w o r d s :   B io m etr ic  r ec o g n itio n   C a m o u f lag ed   s e g m en tatio n   L o w - p o w er   in ter n et  o f   t h i n g s   d ev ices   Ma ch i n e - lear n i n g   P r o ce s s   in n o v at io n   T h is i 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 :   Ma h es h   S h an k ar r ao   P atil   Sch o o l o f   B io en g i n ee r i n g   Scie n ce s   a n d   R esear ch ,   MI T   A DT   Un i v er s it y   P u n e,   I n d ia   E m ail:  m p in k . p atil @ g m ai l.c o m     1.   I NT RO D UCT I O N   T h in cr ea s in   as s o ciate d   w ea r ab le  d ev ices  h as  e x p er ien c ed   n o te w o r th y   s tr id es  in   la s f e w   y ea r s   b ec au s o f   s u b s ta n tial  tech n i ca d ev elo p m en t s   i n   d esig n   o f   s y s te m - on - ch ip   ( So C ) .   T h w ea r ab le  d ev ice s   m ar k et  s ize  h a s   to u c h ed   th 7 1 . 9 1   b illi o n   USD  in   t h y ea r   2 0 2 3 ,   th is   is   ac co r d in g   to   th m ar te  r ep o r o f   w ea r ab le  tec h n o lo g y   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   A   w id r an g o f   p r o d u cts  s u c h   as   h ea r i n g   aid s ,   te x tile s ,   p at ch es,  r i n g s ,   le n s e s ,   h el m ets,  s h o e s ,   ch e s s tr ap s ,   s m ar tb an d s ,   an d   s m ar t w atch e s   ar en co m p ass ed   b y   w ea r a b le  d ev ices.  O u o th ese,   v ast  m aj o r ity   o f   cu r r en m ar k et  i s   co v er ed   b y   t h s m ar tb an d s   a n d   s m ar t w atc h es  [ 3 ] .   Fro m   t h e   p er s p ec tiv o f   th h ar d w ar e,   m u ltip le  co r p r o ce s s o r s   o f   6 4   b it  ar f o u n d   in   tr ad itio n al  s m ar t w atc h es  to   3 2 - b it   o r   1 6 - b it  en er g y   ef f icie n m i cr o co n tr o ller s   ex is ts   i n   r in g s ,   s h o es,  s m ar tb an d s   an d   o th er   s i m ilar   d ev ice s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 :   1 1 9 - 129   120   Gath er i n g   o f   h u g a m o u n ts   o f   in f o r m atio n   lead   b y   ac ce p tan ce   o f   w ea r ab le  in ter n et  o f   t h in g s   ( I o T )   d ev ices  w h ic h   en ab les ad v an ce d   ap p licatio n s   i n   d if f er en t a r ea s   [ 4 ] .   Sig n i f ica n atte n tio n   a m o n g   th ese  g i v en   ap p licatio n s   h as   g ain ed   b y   h u m a n   ac ti v it y   r ec o g n itio n   ( HAR)  b ec au s o f   its   ca p ab ilit y   i n   e ld er l y   ca r [ 5 ] ,   h ea lth ca r m o n i to r in g   a n d   s m ar h o m e s   s y s te m s   [ 6 ] .   W ith   th s tar o f   v o ice   a s s i s ta n ts ,   th e r o f   u b iq u ito u s   l i s te n in g   [ 7 ]   in   2 0 1 4   d ef i n e d   b y   MI T ,   th at  s u f f er   f r o m   r is k s   o f   p r iv ac y   ar i s i n g   f r o m   2   ca u s es,  i )   s h ar in g   o f   r a w   a u d io   s ig n al  f r o m   t h s er v ice  p r o v id er s   o f   clo u d   th at  m a y   ele v ate  i n f er e n ce   attac k s   p o ten tial  an d   ii )   s e n s it iv p ar a lin g u i s tic  in f o r m at io n   co n tain ed   b y   th o s e   s i g n a ls   [ 8 ] .   I n d ee d ,   p ar alin g u i s tic  i n f o r m at io n   ca n   b u s ed   b y   m o d els  o f   d ee p   ac o u s tic  f o r   in f e r r in g   s e n s itiv a n d   p er s o n al  d ata  lik h ea lt h   s tat u s ,   et h n ici t y ,   m o o d ,   ag e,   g e n d er   an d   s p ea k er   id en tit y .   Fo r   u s i n g   th e r o f   u b iq u ito u s   l is ten i n g   i n   p ar allelis m   in   H AR   d o m ai n ,   it  ca n   b s aid   th at  w ar co m i n g   i n   t h e r o f   u b iq u ito u s   m o t io n   t r ac k in g .   Ser i o u s   co n ce r n s   r eg ar d i n g   i n d i v id u al  p r iv ac y   ar r aised   b ec au s o f   tr e m en d o u s   a m o u n o f   p er s o n al  in f o r m a tio n   is   ca p t u r ed   b y   th e s d ev ices  w h ic h   in te g r ate  m u ltip le  s en s o r s   lik m ag n eto m e ter s ,   g y r o s co p es  an d   ac ce ler o m eter s .   Fo r   ex a m p le,   t h d ata  ca p tu r ed   b y   th e s d ev ices  ar e   co n tin u o u s l y   tr a n s m itted   to   r em o te  s er v er   f o r   id e n tific at io n   o f   u s er   ac tiv itie s   lik r u n n in g ,   j o g g in g ,   an d   w al k i n g .   Ho w ev er ,   di f f er en t   f ac to r s   s u c h   a s   w ei g h t,  g en d er   an d   ag e   o f   a n   in d i v id u al   p la y   r o le  w h e n   t h e y   p er f o r m   t h ac ti v itie s   d if f er e n tl y .   Fo r   i n s ta n ce ,   p er s o n   m a y   w al k   s lo w er   i f   h is   b o d y   w ei g h t   is   h i g h   co m p ar ed   to   p er s o n   h a v i n g   lo w er   b o d y   w eig h t.  Dete r m i n atio n   o f   p er s o n al  in f o r m at io n   lik h eig h t,  g en d er ,   ag an d   w ei g h ca n   b allo w ed   to   b e   in ter p r eted   b y   th s en s o r   s ig n al  w it h o u u s er s   ex p licit  p er m i s s io n   o r   co n s cio u s   p ar ticip atio n   w h ic h   b ec o m e s   p o s s ib le  r is k   i n   s p ite  o f   b ein g   g en er all y   p er ce iv ed   as  n o n - th r ea ten in g   [ 9 ] [ 1 1 ] .     Sen s o r ’s   d ata  tr an s m is s io n   d i r ec tl y   w it h o u m ea s u r es  o f   p r o tectio n   o f   p r iv ac y   is   n o a cc ep ted   to   s af e g u a r d   p r iv ac y .   Ho w ev er ,   ac tiv it y   r ec o g n itio n   ac cu r a c y   m ai n te n an ce   is   cr u cial  s o   as  n o to   m a k e   ap p licatio n   u n u s ab le.   P r iv ac y   p r eser v atio n   tec h n iq u e s   ar s u r v e y ed   b y   An t w i - B o asia k o   e a l [ 1 2 ]   in   r ec en t   ti m e s   i n   d is tr ib u ted   d ee p   lear n in g .   Sev er al   s ta g es   g i v r i s to   is s u es   o f   p r i v ac y   in   s u ch   s ce n ar io s   li k m o d el   tr ain i n g ,   f ea t u r ex tr ac tio n   an d   d ataset  cr ea tio n .   I s s u es  o f   p r iv ac y   at  th tr ai n i n g   s ta g es  a r f o cu s ed   o n   t h i s   s tu d y   alt h o u g h   s o m p r iv ac y   co n ce r n s   ar h ig h li g h ted   w h ich   m ig h ap p ea r   at  th i n f er en ce   s ta g e.   Sec u r e   m u lti - p ar t y   co m p u tat io n s   ( S MP C ) ,   d if f er en tial  p r iv ac y   ( DP ) ,   an d   h o m o m o r p h ic  en cr y p tio n   ( HE )   ar e   m en tio n ed   b y   au th o r s   a s   m eth o d s   o f   p r iv ac y   p r eser v ati o n .   Ho w ev er ,   it   is   i m p o r ta n to   h i g h li g h t h at   C a m o u f lag ed   s e g m e n tat io n   an d   g en er ati v ad v er s a r ial  n e t w o r k s   ( G A Ns)  ar f e w   e x a m p les  o f   p r iv ac y   p r eser v atio n   s tr ate g ie s   e m p lo y ed .   P er tu r b atio n   an d   tr an s f o r m atio n   m et h o d s   m a y   b g r o u p ed   w it h   all  t h ese   m et h o d s .   Fo r   p r iv ac y   ad v a n ce m en in   v ar io u s   d o m ai n s   o f   a p p licatio n   s u c h   a s   f ac d e - id e n ti f icatio n   [ 1 3 ]   an d   s p ee ch   r ec o g n it io n   [ 8 ]   ar l o o k ed   b y   ac ce p tin g   ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n .   C a m o u f lag e d   s eg m e n tatio n   ar e   n eu r al  n et w o r k s   o f   n e u r al  w h i ch   ar p lan n ed   to   w r ap   ( en co d e)   th in p u in to   telli n g   r ep r esen tat io n ,   an d   in   a   s u b s eq u en p h a s d ec o d in g   o f   in p u is   d o n in   w a y   t h at  o u tp u is   s a m as  m u c h   as  p o s s ib le  to   th o r ig in a l   in p u t.  In   B an k   et  a l .   [ 1 4 ] ,   m o s u s ed   ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   tec h n iq u is   s u r v e y ed   b y   au t h o r s   in   th i s   ar ticle,   th at  h i g h li g h t s   tech n iq u o f   r eg u lar izatio n   i.e . ,   m ea n in g f u l n es s   o f   co m p r ess ed   r ep r esen tat io n   o f   i n p u t   is   en s u r ed   b y   ca m o u f lag ed   s e g m en tatio n .   T o   tak b en ef it s   o f   b o th   t h m et h o d o lo g ies,  G A N s   [ 1 5 ] ,   o th er   m eth o d s   ar u s ed   in   co m b in atio n   o f   C a m o u f lag ed   s e g m e n tatio n .   C a m o u f la g ed   s eg m en tatio n   ap p licatio n   f o r   en h a n ce m en o f   p r iv ac y   i n   in d icato r s   f r o m   s e n s o r s   is   n o n o v el   co n tr ib u tio n b u i n   th p r ev io u s   s tu d ie s   f o cu s   w a s   g i v en   o n   s u g g e s ti n g   m ec h a n i s m   o f   tr a n s f o r m at io n   o f   d ata  to   an o n y m izi n g   i n f o r m atio n   o f   s e n s o r   [ 1 6 ] [ 1 8 ] ,   w h er ea s   t h es e   m ec h a n i s m s   ar e m p lo y ed   b y   o th er s   f o r   an o n y m i zin g   s i n g le  s e n s iti v v ar iab le,   s u ch   a s   g en d er   [ 1 9 ] .   T h e   d esig n   o f   m u ltip le  attr ib u tes   o b f u s ca to r   n o co n s id er ed   b y   th o s w o r k s   n o r   d o   th e y   ad d r ess   d ep lo y m en o f   s u c h   s y s te m s   o n   r ea l,  lo w - p o w er ,   r eso u r ce - co n s tr ai n ed   d ev ices;  h e n ce ,   o v er s ee in g   o b f u s c atio n   ti m f ac to r s   o f   en er g y   co n s u m p t io n .   A n   en er g y - e f f icie n s tr ateg y   f o r   p r iv a c y   p r eser v atio n   d ev o ted   to   d e v ices  co n s tr ain ed   o f   lo w   p o w er   is   p r o p o s ed   in   th is   ar ticle  an d   w h ic h   is   b ased   o n   m ac h in e - le ar n in g .   Hig h   ac cu r ac y   is   m ai n tai n ed   in   ac tiv it y   r ec o g n itio n   w h ile  co v er in g   u s er s   s e n s iti v in f o r m a tio n   C a m o u f la g ed   s eg m e n tati o n   ar tr ain ed .   T h co n v e n tio n al  w o r k in g   o f   b io m etr ic  w it h   A I   an d   I o T   is   s u m m ar is ed   in   Fig u r 1 .   T h f lo w ch ar r ep r esen ts   t h e   co n v e n tio n al  w o r k i n g   o f   b io m etr ic  f ac r ec o g n itio n b ased   ac ce s s   co n tr o s y s te m .   T h p r o ce s s   b eg i n s   w h e n   p er s o n   s ta n d s   i n   f r o n t   o f   t h e   ca m er a n d   f ac ial  i m a g i s   ca p tu r ed .   T h ac q u ir ed   i m a g is   t h e n   co m p ar ed   w it h   t h s to r ed   f ac ial  te m p lat es  av ailab le  i n   t h d atab ase.   A   d ec is io n   m o d u le  ev al u ate s   w h et h er   th ca p t u r ed   f ac m atc h es  an   ex i s ti n g   r ec o r d .   I f   m atc h   is   co n f ir m ed ,   ac ce s s   is   g r an ted   b y   u n lo ck i n g   th d o o r   an d   th p r o ce s s   ter m in ate s .   I f   n o   m atc h   is   f o u n d ,   ac ce s s   is   d en ied   an d   th s y s te m   e n d s   t h au th e n ti ca tio n   atte m p t.   Fo r   p r ev en tio n   o f   u n d es ir ab le  i m p licatio n s   o f   v ar io u s   attr ib u tes  o f   p r iv ac y   s u c h   as  ag e,   w ei g h t ,   h eig h t ,   a n d   g en d er   f r o m   i n e r tial   s e n s o r s   s ig n al  ac q u is iti o n ex a m i n atio n   o f   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   a n d   ar ch itect u r o f   m o d el  is   i n v esti g a ted   v ia  p ar a m eter   t u n i n g   i s   p r o v id ed p o s s ib ilit y   o f   tr an s f er r in g   t h is   ar ch itect u r o n   s y s te m s   o f   co n s tr ain ts   is   d e m o n s tr ated   o n   r ea lo w   p o w er   p latf o r m   f o r   ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   o b f u s ca tio n ef f icac y   an d   ef f ec ti v en e s s   o f   o u r   m et h o d   alo n g   w it h   v ar io u s   d i m en s io n s   s u c h   as   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       I n q u is itive  b io metric fe a tu r a n a lysi s   a n d   imp leme n ta tio n   fo r   r ec o g n itio n     ( Ma h esh   S h a n ka r r a o   P a til )   121   co n s u m p tio n   o f   en er g y ,   ca p ab ilit ies  o f   p r iv ac y   p r eser v a ti o n   an d   H AR   m o d el s   ac c u r a c y   i s   c h ar ac ter is ed   u s i n g   w id ex p er i m e n t se ts .   T h o r g an izatio n   o f   th i s   p ap er   is   m en tio n ed   h er e:  s u m m ar iz cu r r en s tate - of - t h e - ar r esea r ch   r elate d   to   o u r   s tu d y   i n   s ec tio n   2 i n   s ec tio n   3 ,   w in tr o d u ce   t h lear n in g   ar ch itect u r an d   s y s t e m   d esi g n   c h o ices   p r o p o s ed   as a   s o lu tio n in   s ec t io n   4 ,   w ill u s tr ate   th e   ex p er i m en tal  s e tu p   ad o p ted   f o r   p er f o r m a n ce   as s es s m en t in   s ec tio n   5 ,   w d escr ib an d   d is cu s s   th e x p er i m e n tal  r es u l ts in   s ec tio n   6 ,   w co n cl u d b y   s u m m ar izi n g   t h e   k e y   f i n d in g s   o f   o u r   in v est ig at i o n .           Fig u r 1 .   C o n v e n tio n al  w o r k i n g   o f   b io m etr ic  w it h   A I   an d   I o T       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   T h leak ag o f   s e n s it iv a n d   p er s o n al  in f o r m atio n   is   av o id ed   in   p r iv ac y   p r eser v atio n .   T h d ata  o f   s en s o r   ca p tu r ed   f r o m   w ea r ab le  I o T   d ev ices  h av i n g   lo w - p o w er   is   u til ized   b y   th H AR   s y s te m s   to   co n s ta n tl y   u n d er s ta n d   w h a p er s o n   is   d o in g .   He n ce ,   s e v er co n ce r n   i s   p o s ed   b y   th p r i v ac y   o f   i n d iv id u als.  T h p r iv ac y   p r eser v atio n   i n   r ec o g n itio n   o f   v is io n - b ased   ac tiv i t y   r elate d   w o r k   i s   n o co n s id er ed   in   t h i s   p ap er .   P r eser v atio n   o f   p r iv ac y   in   r ec o g n itio n   o f   in er tial  s en s o r - b ased   ac ti v it y   i s   th f o cu s   o f   th i s   p ap er .   T h r e s ea r ch   co m m u n it y   h av i n v e s ti g ated   m a n y   p r iv a c y   p r eser v in g   s tr ate g ies.  A   s c h e m w h ic h   is   b ased   o n   t w o   s tag r an d o m izatio n   tech n iq u es   f o r   i m p r o v e m en t   o f   p r eser v at io n   o f   p r iv ac y   in   co llab o r ativ e   d ee p   lear n in g   is   p r o p o s ed   b y     L y u   e a l .   [ 2 0 ] .   A   t w o - s ta g e   ap p r o ac h   is   i m p le m e n ted   b y   th e m ,   i n   t h f ir s p ar t,  n o n - li n ea r   f u n ctio n   to   d is tu r b   in f o r m atio n   is   ap p lied   an d   in   s u b s eq u en p ar r an d o m   p r o j ec tio n   m a tr ix   o f   r o w - o r th o g o n al  is   u s ed   to   co m p r es s   th d ata  to   k ee p   t h E u clid ea n   d is ta n ce   a m o n g s b r ac es  o f   i n f o r m atio n   p o in ts   s to ch ast icall y .   Ho p ef u o u tco m es  o f f er i n g   an   o p tim al  tr ad e - o f f   b et w ee n   ac cu r ac y   a n d   p r iv ac y   r ec o g n itio n   is   s h o w n   b y   th is   ap p r o ac h .   Me th o d s   o f   tr an s f o r m a tio n   an d   p er tu r b atio n   n o is b o th   co m b in e   f r a m e w o r k   p r o p o s ed   b y     Z h an g   et  a l [ 2 1 ] .   Sen s o r s   r a w   i n f o r m atio n   i s   tr an s f o r m ed   in to   n e w er   p r esen ta tio n   w i th   r a n d o m   n o is e   s t y le”,   w h ic h   i s   s e n s iti v d ata  an d   r a w   d ata’ s   co n te n t”  t h at  i s   i n f o r m a tio n   o f   ac ti v it y .   2 co n v o l u tio n al   n eu r al  n et w o r k s   ar u s ed   b y   th e m   f o r   tr ain i n g   s e n s o r s   r a w   in f o r m atio n   f o r   g at h er in g   i n f o r m atio n   o f   tar g et  a n d   th en   tr an s f o r m atio n   n e t w o r k s   ar tr ain e d   f o r   av o id in g   lea k ag e   o f   i n f o r m atio n   w h ile  k ee p in g   tar g et   d ata.   R etai n in g   in f o r m a tio n   o f   tar g et  an d   p r o tectin g   u s er   s en s iti v d ata  k ee p in g   ac cu r ac y   d r o p   o f   r ec o g n itio n   lo in   th i s   f r a m e w o r k   s i m u ltan eo u s l y .   Data   o f   u s er   is   d if f er en tial l y   p r iv ate  an d   s u c h   H A R   f r a m e w o r k   is   p r o p o s ed   b y   Gar ain   et   a l .   [ 2 2 ] .   Fo r   ac c o m p li s h in g   t h i s ,   m ec h a n is m   o f   li n ea r   s h i f ti n g   w as  u s ed   w h e n   n o i s is   ad d ed   to   o r ig in al  d ata   f o r   p er f o r m i n g   u n i f o r m   n o i s d is tr ib u tio n .   N o is in s er tio n s   o f   d i f f er en t   l ev els  ar u s ed   f o r   m ea s u r e m e n o f   r ec o g n itio n   a n d   p r iv ac y   b y   th e m .   Ho w e v er ,   m u ltil a y er   p er ce p tr o n   is   u s ed   as  class if ier   r ath er   th an   d ee p   lear n i n g   an d   u s s e n s it iv i n f o r m atio n   as  u s er   id en ti f icatio n   o n l y .   T h e y   s h o w   t h at  s i g n i f ican d r o p   in   ac c u r ac y   o f   u s er   id e n ti f ies   is   o b s er v ed   w h e n   d ata  o f   ac c eler o m e ter   d ata  is   co r r u p ted   w it h   n o is e   an d   h i g h   ac cu r ac y   is   m ai n tai n ed   b y   H AR .   Min i m izi n g   r ec o g n i tio n   o f   ag an d   g e n d er   id en ti f icatio n   k ee p in g   ac ti v it y   r ec o g n itio n   m ax i m u m   i s   n o n d o m i n ated   s o r tin g   g en et i alg o r it h m   I I I   ar lev er a g e d   b y   C l i m e n t - P ér ez   a n d   Flo r ez - R e v u e lta  [ 2 3 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 :   1 1 9 - 129   122   Fin d i n g   t h b est  f ea tu r e s   is   t h m ain   o b j ec tiv e   o f   ev o l u tio n ar y   al g o r ith m   f o r   ac h ie v in g   H AR   as  ac cu r ate  a s   p o s s ib le  w h ile  h id i n g   ag an d   g en d er .   Desp ite  s ig n i f ican r ed u ctio n   in   ac c u r ac y   is   e x p er ien ce d   b y   a g an d   g en d er   r ec o g n iti on ,   b ec au s e   o f   m u ltid i m en s io n al it y   o f   p r o b le m   n o n   n e g li g ib le   d r o p   o n   r ec o g n itio n   o f   ac ti v it y   is   o b s er v ed .   T h s o lu tio n   ca n   b o p tim u m   f o r   s o m d i m en s i o n s   b u t s u b   o p ti m u m   f o r   o th er   d im e n s io n s .   T w o   f r a m e w o r k s   d ep en d   u p o n   v ar io u s   ad v er s ar ial  tr ain in g   f r a m e w o r k s   f o r   p r iv ate  attr ib u te   o b f u s ca tio n   i n f er e n ce   i s   p r o p o s ed   b y   Me n asria   e a l .   [ 2 4 ] .   I n   p ar f ir s t,  p er s o n al  G A N1   w h ic h   d ep en d   u p o n   ar ch itect u r o f   d u al  d is cr i m i n ato r .   P r iv ate  GA N1   tr an s f o r m s ,   ca m o u f lag e s   cr u cial  p ar a m eter s   w h ich   ar e   ass o ciate d   to   p er s o n al  f ea tu r es  w h i le  r etain in g   t h n o n   i m p o r ta n f ea t u r es  w h ich   ar e   ass o ciate d   to   n o n   s en s iti v p ar am eter s .   P GA N2 ,   in   th s u b s eq u e n p ar t,  g en er atio n   o f   n e w   i n f o r m atio n   w it h   least  c o r r elatio n   to   th s en s iti v f ea t u r es  o f   d is tr ib u tio n   b y   lev er ag i n g   th r an d o m   d is tr ib u tio n   i n s tead   o f   tr an s f o r m atio n .   T w o   esti m ato r s   ar ch itect u r a n d   o n d is cr i m i n ato r   is   t h b asi s   o f   P G A N2 .   T w o   s tr ate g ies  w er test ed   b y   a u t h o r s   b y   a n o n y m izi n g   o n o f   m o r cr u cial  d ata  at  ti m s u c h   as  h eig h t,  w e ig h t,  a g an d   g en d e r .   I n   co n ce alin g   t h e   s en s iti v in f o r m a tio n   a n d   f ea tu r es.  P GAN2   is   f u r t h er   o p er ativ th a n   P G A N1   is   t h c o n clu s io n   g iv e n   i n   Me n asria   et  a l .   [ 2 4 ] .   A   c a m o u f la g ed   s eg m en tatio n ,   to   ca m o u f lag p r iv ate  d ata  in   an al y s is   o f   ti m e - s er ies  d ata,   d ev elo p s   p r iv ac y - p r eser v i n g   p latf o r m   m en t in ed   in   Ma lek za d eh   et  a l .   [ 2 5 ] .   T h is   ap p r o a ch   is   b ased   o n   th in tr o d u ctio n   o f   d ee p   C a m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   ar ch itect u r o n   w h ich   r ea l - ti m al g o r ith m   co u ld   ex ce r p t   v alu ab le  f ea t u r es  f r o m   d ata  o f   ti m e - s er ies r ep lacin g   s en s iti v in f o r m at io n   w it h   n o n   s e n s i tiv i n f o r m atio n   i s   l ea r n ed   b y   t h is   al g o r ith m   w h e r r eq u ir ed   d ata  is   k ep in   in f o r m atio n .   R ep lace m e n c a m o u f lag ed   s eg m e n tatio n   is   th n a m o f   th i s   m et h o d .   T r ain in g   o f   R A E   s y s te m   f o r   lear n in g   to   tr an s f o r m   f ea t u r e s   o f   d is cr i m i n atio n   w h ic h   ar eq u i v ale n t   t o   s e n s i tiv i n ter p r etatio n s   i n to   f ea tu r es  id en ti f ied   i n   n o n - s e n s iti v e   in ter p r etatio n s .   GAN  w a s   u s ed   b y   t h au t h o r s   f o r   p r o v in g   th e f f icac y   o f   th eir   m eth o d ,   w h ic h   s h o w s   th at  R A E s   o u tp u p r o d u ce d   is   v ag u co m p ar ed   to   r ea n o n - s en s iti v d ata.   T h ac cu r ac y   o f   r ec o g n i tio n   is   r etai n ed   s i m u lta n eo u s l y   b y   R A E   i s   p r o v ed   b y   th e m .   C o n s eq u en tl y ,   e x te n s io n   o f   t h eir   p r ev io u s   s t u d y   is   e x te n d ed   b y   t h Ma le k za d eh   et  a l [ 2 6 ]   b y   s u g g e s ti n g   th e   g u ar d ian   e s ti m ato r   n eu tr alize r   ( GE N)   f r a m e w o r k ,   i n te n ed ed   to   p r esen t i n d iv id u al   s e n s o r   d ata’ s   tr an s f o r m ed   v er s io n .   A   lear n i n g   f r a m e w o r k   li k g u ar d ia n   c o m p o n en t ,   w h ic h   i s   b ased   u p o n   th ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   i s   o u tli n ed   in   th eir   p r ev io u s   ef f o r as  s tated ,   th p r ed icto r   is   c o n v o lu tio n a n eu r al  n et w o r k   o f   m u lt tas k s   i n   co n tr o o f   ca lcu lati n g   alg o r it h m s   ac cu r ac y   f o r   in f er en ce s   o f   s e n s iti v e   an d   n o s en s iti v e   tr an s f o r m ed   d ata.   T h ca m o u f lag ed   s e g m en ta tio n   is   h elp ed   b y   th e   n e u tr alize r   w h ic h   i s   a n   o p tim izer .   Her t h u s er s   g e n d er   is   co n s id er ed   as  s en s iti v in f o r m a t io n   b y   th e   au th o r s .   A   g o o d   co m p r o m i s e   b et w ee n   ac c u r ac y   an d   u ti lit y   is   p r o v id ed   b y   GE is   p r o v ed   b y   t h e m .   Del g ad o - Sa n to s   et   a l [ 2 7 ]   p r o p o s ed   s i m ilar   ap p r o ac h   to   s t y le   an d   co n ten d esi g n in g   GaitP r iv ac y ON.   T w o   m o d u les   ar p r esen in   th e   Ga itP r iv ac y ON.   T w o   co n v o lu tio n al  ca m o u f la g ed   s e g m e n tat io n s   ar i n cl u d ed   in   th f ir s m o d u les  w h i c h   p r o v id w ei g h ts   a n d   h a v a   s i m ilar   ar ch itectu r e.   T o   ex tr ac t   m ea n i n g f u in f o   f r o m   co n v er ted   d ata ,   th ese  ca m o u f lag ed   s eg m e n tatio n s   ar tr ain ed .   Gait  v er i f icat io n   s y s te m   is   th s ec o n d   m o d u le;  it  co n s i s ts   o f   r ec u r r en n et w o r k s   o f   n eu r al  u n ited   w it h   co n v o lu tio n al  n eu r al  n et w o r k   w h ic h   s u p p o r ts   s y s te m   r etai n   i ts   h elp f u l n e s s   i n   f o r e m o s j o b   o f   co n f ir m atio n   o f   g ait.   A s   t h g ait  b io m etr y   co n f ir m atio n   w o r k   s l ig h tl y   r ed u ce d ,   g o o d   r esu lts   a r o b tain ed .   C o n tr ar y   to   th i s ,   p r o tectio n   o f   p r iv ate  in f o r m ati o n ,   h er e,   g en d er ,   an d   ac ti v it y   i s   i m p r o v ed .     T h p r o b lem s   w h ic h   ar s ee n   f r o m   p r ev io u s   s t u d ies   a r co n v en tio n al  s y s te m s   o f   b io m etr ic   r ec o g n itio n   f ac i s s u es  i n   s u r r o u n d i n g s   w h er b io m e tr ic  f ea tu r e s   ar o cc lu d ed   p ar ti all y   o r   m as k ed   b y   co m p le x   b ac k g r o u n d s   [ 2 8 ] ,   T r a d itio n al  tech n iq u e s   o f   i m ag s e g m e n tat io n   f r eq u en tl y   f ail  to   d is ti n g u i s h   ac cu r atel y   w h er r ec o g n i tio n   ac cu r ac y   is   r ed u ce d   f o r   s i m i l ar   b io m e tr ic  f ea tu r es,   u n co n tr o lled   an d   o u td o o r   s u r r o u n d in g s   ar w h er ad ap t ab ilit y   is   lack ed   b y   b io m etr ic  s y s te m s   in   r ea ti m an d   d y n a m ic  co n d itio n s   [ 2 9 ] f o r   en h a n ci n g   a n d   ex tr ac ti n g   b io m etr ic  f ea t u r es  in   n o is y   o r   ca m o u f lag ed   e n v ir o n m e n t s   A I   d r iv e n   in te llig e n t   s eg m e n tatio n   u s is   lac k i n g   an d   s ca lab ilit y   a n d   ef f ec ti v en es s   o f   tr ad itio n a r ec o g n i ti o n   ap p licatio n s   i n   s u r v eilla n ce   an d   s ec u r it y   i s   li m ited   b y   ab s en ce   o f   s y s te m   i n teg r at in g   ad v a n ce d   s eg m e n t atio n ,   I o T ,   an d   A I   [ 3 0 ] .   T h in s p ir atio n   o f   o u r   w o r k   is   f r o m   Ma le k za d eh   et   a l .   [ 2 6 ] ,   th id ea   o f   ad o p tin g   t h ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   i s   le v er ag ed   b y   u s ,   w h ich   k ee p s   t h o r ig i n al   in p u asp ec t s   th a t   ar r elev a n an d   u s e f u to   th r ec o g n itio n   o f   t h ac ti v it y   w h i le  co n ce alin g   s en s iti v i n f o r m atio n   w h ich   m a y   i n cu r   p r i v ac y   leak a g es.  T h o u g h ,   th co m p ar is o n   b et w ee n   ex i s ti n g   li ter atu r an d   t h eir   w o r k ,   a ll  th s e n s it iv i n f o r m atio n   is   h id d en   b y   u s ,   s u c h   as  ag e,   h ei g h t,  w eig h t ,   a n d   g en d er   co n c u r r en tl y   a n d   h e n ce   g en er ati n g   m u ltip le  attr ib u tes  o b f u s ca to r .   Fu r t h er m o r e,   ch ar ac ter izatio n   o f   en er g y   p r iv ac y   p r eser v i n g   tec h n iq u is   ca r r ied   o u b y   th u s ,   w h ic h   w a s   n eg lec ted   in   t h ex i s ti n g   li ter atu r b est  o f   o u r   k n o w led g e   [ 3 1 ] T h is   p r eser v in g   p r i v ac y   t ec h n iq u e ,   w h ic h ,   to   th b est o f   o u r   i n f o r m atio n ,   was ig n o r ed   in   p r esen w o r k s .       3.   M AT E RIAL S AN M E T H O DS   T h p r o p o s ed   m et h o d   w h ic h   is   p r iv ac y - p r eser v i n g   H AR   is   d escr ib ed   in   th is   s ec t io n .   T r an s m is s io n   o f   d ata  r em o tel y   p r o d u ce d   b y   d ev ices  o f   m o b ile  u s er   to   s er v ice  p r o v id er s   o f   clo u d   b ased   f o r   in f er r in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       I n q u is itive  b io metric fe a tu r a n a lysi s   a n d   imp leme n ta tio n   fo r   r ec o g n itio n     ( Ma h esh   S h a n ka r r a o   P a til )   123   co r r esp o n d in g   ac ti v ities   th r o u g h   m o d els o f   m ac h in lear n i n g s ,   p r o v id in g   u s er   w it h   f ee d b a ck s   a n d   s to r in g   d ata  [ 3 2 ]   w h ich   h ap p en s   i n   t y p i ca ap p licatio n .   A   h o n e s b u cu r io u s   th r ea m o d el  w a s   ass u m ed   ad v er s ar y   m o d el  w h er p r o v id er   o f   s er v ice  h as  au th e n tic  ad m it tan ce   to   u s er s   i n er tial  s ig n al s ,   p o s s ib ly   co u ld   atte m p to   in f er   ex tr s e n s i tiv d ata  f r o m   s tr ea m s   o f   s e n s o r   s u ch   a s   p h y s ical  attr ib u te s ,   ag o r   g e n d er   w h ic h   co m p r o m i s p r iv ac y   o f   u s er   [ 3 3 ] .   A i m   o f   t h p r o p o s ed   ap p r o ac h   is   k ee p i n g   th ab ilit y   o f   co r r ec r ec o g n itio n   o f   ac tiv itie s   f o r   s atis f ac to r y   le v el s   w h ile  g u ar d in g   f r o m   p r o b ab le  u n ap p r o v ed   in f er e n ce   o f   s e n s iti v f ea t u r es  i s   co m i n g   f r o m   th m ac h in lear n i n g   m o d els  o f   attac k er   w h ic h   ar s er v ice  p r o v id er s .   B en ef its   o f   t h ab il it y   o f   ca m o u f lag e d   s eg m e n tatio n   ar esp ec iall y   ar tak e n   f o r   lear n i n g   in p u d ata s   r ep r ese n tatio n   v ia  n o n - li n ea r   p r ed ictio n   o n   laten s p ac an d   its   s u cc ee d in g   r eb u ild i n g   [ 3 4 ] .   A   s y s te m   f o u n d ed   o n   d ee p   lear n in g   c a m o u f la g ed   s eg m e n tatio n ,   w as  p r o p o s ed   f o r   ac h iev i n g   th is   g o al,   w h ic h   w a s   tr ain ed   f o r   in p u d ata  p r o ce s s in g   in to   a   v er s io n   w h ich   k ee p s   th in f o r m at io n   n ec es s ar y   f o r   n o n s en s it iv ele m en t s   class i f icat i o n .   Si m u lta n eo u s l y ,   d if f ic u lt y   in   in f er e n ce   o f   s e n s i tiv i n f o r m atio n   i s   m ad b y   th e m .   A   d e f i n ite  lo s s   f u n c tio n   was  u s ed   co n s is ti n g   o f   2   ter m s   f o r   tr ain i n g   c a m o u f la g ed   s eg m en tatio n   w h er o n w as  e n d o r s in g   p en aliza tio n   o f   v ar io u s   t y p es  o f   s en s iti v in f o r m at io n s   p r ec is p r ed ictio n   an d   o th er   in   co n tr o o f   in ce n t iv iz in g   ac cu r ate  i n f er en ce   o f   a u t h en t ic  f ea t u r es.  B en ef i ts   o f   t h ab ilit y   o f   c a m o u f la g ed   s e g m e n tat i o n   ar esp ec iall y   tak e n   f o lear n in g   in p u d ata’ s   r ep r esen tatio n   v ia  n o n - li n ea r   p r e d ictio n   o n   laten s p ac a n d   its   s u cc ee d in g   r eb u ild in g .   A   w id r an g to p ic  w it h   v ar io u s   is s u e s   is   r ep r esen ted   b y   p r o tectio n   o f   p r iv ac y   in   m o b ile  an d   w ea r ab le  s y s te m s   [ 3 5 ]   o f   co m p u tin g   w h ic h   m i g h t   b co n s id er ed   c ar ef u ll y   a ti m o f   d esi g n   es p ec iall y   r elati n g   to   b alan ce   b et w ee n   u til it y   an d   p r iv ac y .   C o n ce p o f   r esi lien c is   d is cu s s ed   b y   L i n   et  a l [ 3 6 ]   b y   p r o v id in g   as s u r a n ce s   in   ad ap tab ilit y   an d   r o b u s tn es s   ter m s .   Fo r   co m p le m en tin g   p r iv ac y   p r o tectio n   t h is   co n ce p w a s   lev er a g ed .   Secu r it y   a n d   p r iv ac y   r is k s   ar r elate d   to   v ar io u s   t y p es  o f   attac k s   in   o u r   s u g g e s te d   p r iv ac y - p r eser v i n g   H A R   s y s te m .   Fo r   ex a m p le,   f o r   ac ce s s i n g   i n er tial  s i g n al s   d ir ec tl y   C a m o u f la g ed   s eg m e n tati o n   co u ld   b b y p ass ed   w h i ch   m ak e s   s u g g ested   s tr ateg ie s   u n p r o d u cti v e.   I lleg i ti m ate  ac ce s s   to   w e ig h s   a n d   s tr u ctu r o f   C a m o u f la g ed   s e g m en tatio n   r ep r ese n t s   an o th er   v u ln er ab ilit y   t h at  ca n   b ex p lo ited   b y   r ev er s e   en g i n ee r in g   s y s te m   o f   o b f u s ca tio n   an d   its   f u n ctio n al it y   is   co m p r o m i s ed .   T h o p er atin g   s y s te m   o f   d e v ice  e n f o r ce   r esis tan ce   to   attac k s   o f   t h ese s   t y p es.  Me ch a n i s m s   o f   au th e n tica tio n   ar lev er ag ed   b y   v ar io u s   ap p r o ac h es  f o r   s u p p o r tin g   r esil ien ce   d ep en d in g   u p o n   g en er atio n   o f   s y m m etr ic  k e y   s y s te m s   w h i ch   is   p r ese n ted   in   [ 37 ]   th a w a s   d is co v er ed   to   b h el p f u i n   attac k s   o f   ea v esd r o p p in g .   An ticip atio n   o f   p r iv ac y   r is k s   an d   p o ten tial  attac k s   i n   p r in cip le  co u ld   h ap p en   [ 3 8 ] .   B u th at  is   b ey o n d   th ar ticles  s co p an d   ca n   b co n s id er ed   as  f u t u r w o r k .   I n er tia s en s o r   d ata ’s   s en s i tiv at tr ib u te s   s af e g u ar d in g   is   f o c u s   o f   wo r k .   Fo r   co m p r ess i n g   i n p u t   in to   te lli n g   r ep r ese n tatio n   n eu r al   n et w o r k s   o f   c a m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   ar d esig n ed   an d   in   s ec o n d   p ar d ec o d in g   o f   in p u is   d o n f o r   s i m ilar it y   b et w ee n   o u tp u a n d   o r ig i n al  i n p u t.   M o s co m m o n l y   u s ed   c a m o u f la g ed   s e g m e n tatio n ,   s u r v e y ed   b y   B an k   et  a l .   [ 1 4 ] ,   h ig h li g h ts ,   e s p ec iall y   tec h n iq u es o f   r eg u lar izatio n   i.e .   t h r ep r esen tatio n   o f   co m p r es s io n   o f   in p u t i s   ex p r es s iv e   is   en s u r ed   in   c a m o u f la g ed   s eg m e n tat io n .   Me t h o d   p r esen t ed   b y   Ma lek z ad e h   et  a l .   [ 2 6 ] ,   is   f o llo w ed   f o r   d esig n in g   s y s te m   w h er co n v er s io n   o f   an   a s s u m ed   s eg m e n o f   w in d o w   o f   m u ltid i m e n s io n al  ti m s er ie s   in to   an   o u tp u o f   th s a m d i m e n s io n alit y   i s   p er f o r m ed   b y   c a m o u f la g ed   s e g m e n tat io n .   T h ac tiv it y   r ec o g n itio n   m o d u le  ta k es  i n p u f r o m   ti m s er ies  s e g m e n t s   tr an s f o r m ed   v er s io n   [ 3 9 ] .   Fo r   ca r r y in g   o u i n f er e n ce   o f   p r iv at e   f ea t u r es  a n d   i f   it  is   g i v en   as  a n   i n p u t   th e n   n o   a n y   attr ib u te s   s h o u ld   b r ev ea led   h en ce   b y   r ed u cin g   ac c u r ac y   o f   leg iti m ate  ac ti v it y   r ec o g n it io n   b y   p r eser v i n g   p r iv ac y .   Hen c e,   f o r   co m p r ess i n g   m o d el s   o f   m ac h i n lear n i n g ,   m o d el s   ar n ee d ed   f o r   s p ec if i s o lu tio n s   an d   f it  t h e m   w i th   co m p u te  an d   r eso u r ce s   o f   m e m o r y   o f   s p ec i f ie d   e m b ed d ed   s y s te m s   [ 4 0 ] .   Fo r   d o in g   s o ,   f o llo w i n g   d esi g n   th in g s   ar p r o p o s ed :   i)   f o r   in f er en ce   o f   n o n   s e n s iti v i n f o r m atio n   u s i n g   d ee p   lear n in g   m o d el   u s in g   T en s o r   f lo w   f r a m e w o r k   [ 4 1 ]   an d   ii)  d ee p   lean in g   m o d el  s et  w h ic h   i s   p r o f icien o f   cr ea tin g   i n f er en ce   o f   p r iv ate  d ata  li k a s   h e ig h t,  ag e,   g e n d er ,   an d   w eig h as  m en t io n ed   i n     F ig u r 2 .   Data   ca n   b k ep lo ca ll y   f o r   av o id i n g   p r iv ac y   lea k s   an d   ex ec u tio n   o f   an y   in f er en ce   m o v e m e n o n   p an el  o f   d ev ice  o f   u s er s   d ir ec tl y   i s   o n o f   th p o s s ib le  w a y s .   Ma n y   m o d er n   m o d els  o f   m ac h i n lear n i n g   w a n ts   co m p u tatio n al   r eq u ir e m en ts   w h ic h   co n tr ast  w it h   th is   ap p r o ac h .   C er tain l y ,   h ar d w ar r eso u r ce s   ac ce s s ib le  o n   r estricte d   d ev ice s ,   p ar ticu lar l y   t h o s d ep en d   o n   m icr o p r o ce s s o r   u n it s   [ 4 2 ] ,   lo w - co s t,  lo w - p o w er ,   f r eq u en tl y   h i n d er in g   i m p le m e n tatio n   o f   in f er e n ce   w o r k s   d ep en d in g   u p o n   n et w o r k s   o f   n e u r al.   T h d iag r am   ill u s tr ates  t h p r o p o s ed   w o r k f lo w   o f   b io m et r ic  ac ce s s   co n tr o s y s te m   i n te g r ated   w it h   A I   an d   I o T   tech n o lo g ies.  T h p r o ce s s   b eg in s   w it h   ca p tu r in g   th f ac ial  i m a g o f   th u s er ,   f o llo w ed   b y   f ea tu r e   ex tr ac tio n   to   o b tain   d is cr i m i n ati v b io m etr ic  r ep r esen tati o n s .   T h ese  f ea t u r es  ar p r o c ess ed   b y   m atc h er   m o d u le,   w h er id en ti f icatio n   is   p er f o r m ed   th r o u g h   co m p ar is o n   w it h   s to r ed   tem p lates  i n   th d atab ase  an d   v er if ica tio n   is   s u p p o r ted   u s i n g   u s er   id en t it y   to k en .   B ase d   o n   th m atc h i n g   o u tco m es,   th d ec is io n   lo g ic   d eter m in e s   w h e th er   v a lid   m atch   ex is t s .   I f   co n f ir m ed ,   ac ce s s   is   g r an ted   b y   u n lo ck i n g   t h d o o r o th er w is e,   ac ce s s   is   d en ied   an d   th s y s te m   r etu r n s   to   th m o n ito r in g   s t ate  f o r   s u b s eq u en t a u t h en t icati o n   atte m p t s .     Fro m   s ec u r it y   an d   p r iv ac y   p er s p ec tiv e,   th s y s te m   e n f o r ce s   m u l ti - s ta g au t h en ticatio n   to   r ed u ce   u n a u t h o r ized   ac ce s s ,   w h ile  s e n s it iv b io m etr ic  i n f o r m atio n   is   h a n d led   in   th f o r m   o f   ex tr ac ted   f ea tu r e s   r ath e r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 :   1 1 9 - 129   124   th an   r a w   i m a g es.  L i m it in g   d atab ase  in ter ac tio n s   to   m atch i n g   o p er atio n s   an d   s ep ar ati n g   id en ti f icatio n   a n d   v er if ica tio n   s ta g es  m in i m ize s   d ata  ex p o s u r an d   s u p p o r ts   p r iv ac y - a w ar au th e n tica ti o n   in   I o T - en ab led   en v ir o n m e n t s .           Fig u r 2 .   P r o p o s ed   m eth o d   wo r k in g   d iag r a m       3 . 1 .     I nte rnet   o f   t hin g s   Dev Kit  o f   E s p r es s i f   E SP 3 2 - w r o o m - 3 2   [ 4 3 ]   w as  ta k en   as   w ea r ab le   lo w   p o w er   co n n ec ted   d ev ices   r ep r esen tativ e ,   w h ich   w as  co n n ec ted   to   6 - ax i s   m o tio n   tr ac k in g   d ev ice  n a m ed   MP U6 0 5 0 ,   w h ic h   in te g r ates  th r ee - a x ial  ac ce ler o m e ter   an d   th r ee - a x ial  g y r o s co p is   an   I o T   d ev ice.   A   r ea ti m ap p licati o n   is   d ev elo p ed   o n   to p   o f   h ar d w ar d ev ice  f o r   g ath er i n g   d ata  o f   s e n s o r   an d   tr an s f o r m i n g   it  as  d escr ib ed   p r ev io u s l y   u s i n g   ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   [ 4 4 ] .   Dev ices '   co n s u m p tio n   o f   en er g y   is   o b s er v ed   i n   m ea n   t i m f o r   ch ar ac ter izin g   ef f icac y   o f   C a m o u f la g ed   s eg m en tatio n .   E s p r ess i f   I o T   d ev elo p m e n f r a m e w o r k   ( E SP - I DF )   p latf o r m   w as  u s ed   f o r   w r i tin g   ap p licatio n   w h ic h   w a s   w r itte n   i n   C ++   w it h   i n s tallatio n   o f   lib r ar ies  o f   te n s o r   f lo w   lite  m icr o .   I n d iv id u a co n tr o o f   t w o   s e p ar ate  C P co r es  o f   E SP 3 2   is   g i v en   w h ich   ar r u n n in g   at  8 0   to   2 4 0   MH ad j u s tab le  f r eq u en c y .   T h is   w i l h elp   f o r   tr an s f o r m i n g   a n d   s e n s i n g   ap p licatio n   as  t w o   s ep ar ate  task s   e x ec u ted   o n   t w o   d i f f er en C P co r es.  A   d ata  p r o d u ce r ,   w h ich   i s   o n e   th r ea d   th at  ca p tu r e s   co n ti n u o u s   d ata  f r o m   s e n s o r s   w h ile  a n o th er   th r ea d   w o r k s   as  d ata  co n s u m er   b y   p er f o r m i n g   m o d els  o f   M L   f o r   r e m o v in g   d ata - s en s iti v e   in f o r m atio n   [ 4 5 ] .   4 0 0   K B   o f   R A an d   4   MB   o f   f la s h   R O is   u s ed   b y   t h v er s io n   o f   E SP 3 2 .   T esn o r   Flo w   lite  m o d el  ca n   d ir ec tl y   s to r e   in   f la s h   m e m o r y   d u to   it s   r ep r esen tatio n   b y   s tatic  s et  o f   in s tr u c tio n s     an d   w e ig h t s   alo g w i th   co m p o n en t s   o f   f ir m w ar t h at  r esu lt  in   m o d el  o f   in s tallab le  s ize   s o m e w h at  r ed u ce d   th an   4   MB .     3 . 2 .     Da t a s et s   T w o   o p en l y   ac c e s s ib le  d ataset s   Mo tio n Se n s [ 4 6 ]   an d   Mo b iA ct  [ 4 7 ]   ar u s ed   f o r   co n d u cti o n   o f   th e   ex p er i m e n ts .   T h i n f o r m atio n   is   g a th er ed   f r o m   a n   iP h o n 6 s   in   t h ap p lican t’ s   f r o n p o ck et   in   a n d   is   in c lu d ed   in   Mo tio n Se n s e.   I also   co m p r is es  in f o r m at io n   f r o m   v ir tu al  s en s o r s   lik as  attitu d ( p itch ,   r o ll,  an d   y a w )   an d   g r av it y   w h ic h   ar tak e n   f r o m   s o f t w ar elab o r atio n ,   alo n g   w i th   g y r o s co p an d   tr ia x ial  ac ce ler o m e ter   as  n a tiv e   s en s o r s ,   co m m o n l y   av a ilab le  i n   t h cu r r en s m ar tp h o n e s .   T h f o cu s   o f   t h w o r k   i s   o n   t h p er f o r m a n ce   o f   th e   I o T   d ev ices  h a v i n g   v er y   lo w   p er f o r m a n ce   w h ic h   w a s   n o p o s s ib le  to   co m p u te   u s in g   v ir t u al  s e n s o r ,   t h d ata  co m in g   f r o m   o n l y   n ati v s e n s o r s   is   co n s id er ed   f o r   th e x p er i m e n ts .   T h e   d atasets   co n s is o f   to tal  o f   2 4   p ar ticip an ts   w h ic h   co n s is ts   1 4   m a les  a n d   1 0   f e m ale s   c o n s is tin g   o f   a v er ag a g 2 9   an d   m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   ag o f   1 8   an d   3 5   r e s p ec tiv el y ,   w h er ea s   th a v er ag w eig h i s   7 2   k g   an d   m in i m u m   w e ig h is   4 0   kg  an d   m a x i m u m   w ei g h i s   1 0 0   k g   w h ile  t h a v er ag h ei g h t   is   1 7 4   cm   a n d   m a x i m u m   h e ig h is   1 9 0   c m   an d   m i n i m u m   h eig h i s   1 6 1   cm .   T h p ar ticip an ts   p er f o r m ed   s i x   d if f er e n ac ti v itie s   in   t h f i f tee n   tr ials   i n   th s a m e   co n d itio n s   an d   th e n v ir o n m en ts   li k as  s ta n d in g ,   s itti n g ,   jo g g i n g ,   w al k in g ,   u p s ta ir s ,   an d   d o w n s tair s .   Fo r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       I n q u is itive  b io metric fe a tu r a n a lysi s   a n d   imp leme n ta tio n   fo r   r ec o g n itio n     ( Ma h esh   S h a n ka r r a o   P a til )   125   m o d el s   test i n g   an d   tr ain i n g ,   ea ch   tr i al  s eg m en is   d iv id ed   in to   th s eg m e n ts   o f   s lid i n g   win d o w   o f   5 0   p o in ts   w h ic h   co r r esp o n d s   to   1   s ec o n d   w it h   7 5 %.  C h o o s in g   t h p er ce n tag e   o f   o v er lap   an d   t i m e   w i n d o w   s ize   is   n o n   tr iv ial   ta s k   as  t h ti m w i n d o w   le n g t h   i m p ac ts   t h m o d el s   class i f icatio n   p er f o r m a n ce .   Fo r   ex a m p le,   i n   H AR   w o r k s ,   liter atu r u s es  d i f f er e n w i n d o w   le n g th s   r an g in g   f r o m   1   to   3 0   s   [ 3 9 ] .   7 5 o f   o v er lap   an d   1 - s ec o n d   ti m w i n d o w   w a s   u s ed   in   t h is   s tu d y   w h ic h   w as  p r o p o s ed   by   Z h a n g   et  a l .   [ 2 1 ]   f o r   co m p ar in g   w i th   t h eir   w o r k   d ir ec tl y .   Data   co llected   f r o m   t h o r ien tat io n ,   g y r o s co p an d   ac ce ler o m eter   s e n s o r s   o f   S a m s u n g   Gala x y   S3   s m ar tp h o n co n s i s ted   b y   Mo b iA ct  d ataset.   5 7   in d iv id u als   ar u s ed   f o r   co llectin g   th d a ta  w h ile   t h e y   w er e   p er f o r m in g   d if f er en ac tio n s .   P ar ticu lar l y ,   th ese  d ataset  o b jectiv es   to   r ep r o d u ce   d ay   to   d a y   ac tio n s   b y   h a v i n g   ap p lican ts   tr an s f er   th s m ar tp h o n in   lo o s p o ck et  w it h   ar b itra r y   alig n m e n t.  T h s en s o r   o f   th g eo m a g n e tic   f ield   an d   ac ce ler o m eter   ar s en s o r s   f r o m   w h er in f o r m at io n   is   d er iv ed   b y   th alig n m en s en s o r ,   an d   it   d ep en d s   u p o n   th s o f t w ar e.   So f t w ar s en s o r s   ar n o co n s id er ed   b ec au s o f   litt le  co m p u ta tio n   ab ilit ies  o f   o u r   tar g et  d ev ices  i n   ca s o f   Mo tio n Sen s e.   Data   w a s   g at h er ed   f r o m   3 0   f e m ales  an d   1 4   m a les  t o talin g   4 4   s u b j ec ts   w h ic h   is   o u r   d ataset  th at  is   s u b s et  f o r   th co m p ar is o n   o f   m et h o d   b y   u s   w ith   m e th o d   d escr ib ed   in     Z h an g   et  a l .   [ 2 1 ] .   T h ese  s u b j ec ts   en g a g ed   in   d i f f er e n t   ac tiv itie s   lik j o g g in g ,   w al k in g ,   u p s tair s ,   an d   d o w n s tair s .   T h av er ag a g o f   p ar ticip an ts   is   2 5   y ea r s ,   r an g in g   f r o m   2 0   y ea r s   to   4 7   y ea r s ,   av er ag w ei g h o f   7 7   k g   r an g in g   f o r m   m in i m u m   o f   5 0   k g   to   m ax i m u m   1 2 0   k g ,   an d   av er ag h eig h o f   1 7 6   cm ,   w h er ea s   m i n i m u m   o f   1 5 8   cm   a n d   m a x i m u m   o f   1 9 3   cm .   E ac h   tr ial   is   d iv id ed   in to   s ec tio n s   b y   a   g lid in g   le n g t h   o f   w i n d o w   o f   5 0   p o in ts   w it h   o v e r lap   o f   7 5 % in   ca s o f   Mo tio n Sen s d ata s et.       4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   T h is   s ec tio n   d escr ib es,  ef f ici en c y   o f   p r iv ac y   p r eser v i n g   i n   H A R   a n d   ef f icien c y   o f   e n er g y   o f   t h e   p r o j ec ted   m et h o d   is   ch ar ac ter ized   b y   e x p er i m e n ts   p er f o r m e d   an d   p r esen ted   h er e.   T ab le  1   co n s is ts   o f   r e s u l ts   o f   r ec o g n i tio n   o b tain ed   b y   th e   m o d el.   T h m o d er n   H A R   r e g r ess io n   a n d   clas s if icatio n   i s   r e p r esen ted   h er e.   T h in itial   s et  o f   d ata  i s   s ep ar ated   in to   test   a n d   tr ain   i n   w h ic h   2 5 is   u tili s ed   as  te s d ata  a n d   7 5 is   u s ed   as  tr ain i n g   s et  an d   tes tin g   a n d   tr ain in g   o f   t h p r o p o s ed   m o d el  u s i n g   th o r i g in a d atasets   is   d o n e.   T ab le  2   co n s is ts   o f   r es u lt  o f   p er f o r m a n ce   o n   Mo b i A ct  d ataset  b y   m u ltip le  f ea tu r o b f u s ca to r s .   T h f i v e   d iv er s s ee d s   o f   an   ar b itra r y   p r o d u ce r   w it h   5   ti m e s   ar p er f o r m ed   w it h   tr ain i n g - te s ti n g   p r o ce d u r to   h av f i v d i f f er en t   d atasets ,   w h ic h   ar d iv id ed   to   ev alu ate   th r o b u s tn e s s   o f   th ap p r o ac h .   T h m ea s u r e m en o f   d etec tio n   o u tco m es  o f   m alicio u s   m o d e ls   af ter   an d   b ef o r th co n v er s io n ,   f o r   ev al u ati n g   ca p ab ilit y   o f   o b f u s ca ti n g   s en s iti v in f o r m atio n ,   w h ic h   is   a p p lied   th r o u g h   th ca m o u f lag ed   s eg m e n tatio n .   T h p r o j ec te d   m eth o d   is   co n s id er ed   as  in e f f ec ti v i n   d ef en d i n g   t h s en s iti v i n f o r m atio n   o f   u s er   i f   t h d r o p   in   t h r ec o g n i tio n   ca p ab ilit y   is   v er y   n e g li g ib le .   On   th co n tr ar y ,   th ap p r o p r i aten es s   o f   th p r o jecte d   tech n iq u is   ce r tif ied   b y   th h i g h   d r o p .       T ab le  1 .   R esu lts   o f   m o d el’ s   ch ar ac ter izatio n   M o d e l   M e a su r e   M o t i o n   s e n se   S i z e   ( M B )   A c t i v i t y   A c c u r a c y   0 . 9 9 2 ± 0 . 0 0 3   1 0 . 8   G e n d e r   A c c u r a c y   0 . 9 9 6 ± 0 . 0 0 2   2 0 4 . 5   A g e   ( y e a r s )   M A E   0 . 3 7 5 ± 0 . 0 4 6   8 . 6   H e i g h t   ( c m)   M A E   1 . 6 2 2 ± 0 . 1 8 5   9 6 . 2   W e i g h t   ( k g )   M A E   1 . 2 2 4 ± 0 . 1 3 2   1 1 6 . 1       T ab le  2 .   Mu ltip le  attr ib u tes o b f u s ca to r   p er f o r m an ce   o n   Mo b i A ct  d atase t   M o d e l   M e a su r e   M o t i o n   s e n se   S i z e   ( M B )   A c t i v i t y   A c c u r a c y   0 . 9 2 6 ± 0 . 0 0 2   0 . 1 6 3   G e n d e r   A c c u r a c y   0 . 9 5 2 ± 0 . 1 0 0   0 . 7 0 2   A g e   ( y e a r s )   M A E   1 . 3 6 4 ± 0 . 1 2 1   3 . 0 6 1   H e i g h t   ( c m)   M A E   4 . 0 8 1 ± 0 . 1 5 5   4 . 6 2 4   W e i g h t   ( k g )   M A E   4 . 6 3 6 ± 0 . 2 5 0   2 . 5 2 1       5.   CO NCLU SI O N   Hu m an   ac tiv it y   s p ec if ic  p atte r n   r ec o g n i tio n   h as  g ai n i n g   at ten tio n   in   v ar io u s   ap p licatio n s   s tar ti n g   f r o m   s m ar h o m e s   to   h ea lth ca r d u to   g r o w in g   d i f f u s io n   o f   m o b ile   an d   w ea r ab le  d ev ice s   ar m ed   w ith   v ar io u s   s en s o r   t y p es  l ik e   as  m a g n eto m eter s ,   g y r o s co p es  a n d   ac ce le r o m eter s .   T h in f er en ce   ab o u t   v ar io u s   ac ti v itie s   at   h ig h   le v el s   o f   ac c u r ac y   ar al lo w ed   w h e n   m o d els  o f   d ee p   l ea r n in g   ar in ten d ed   to   i m p le m en ted   o n   ex i s ti n g   s en s o r .   T h task s   o f   c lass if ic atio n s   ar o f te n   p r ese n ted   to   clo u d   o r   ed g co m p u ti n g   d e v ices  b ec au s o f   t h co m p u tatio n al  an d   en er g y   b u r d en s   r eq u ir ed   b y   th m o d er n   n eu r al  n et w o r k   ar ch itect u r es  w h ic h   ex p o s u s er s   f o r   leak in g   s en s iti v d ata  o r   in f o r m atio n .   Fo r   p r o tectin g   th p r iv ac y   o f   th u s er   co n ce r n i n g   t h in f er en ce   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 :   1 1 9 - 129   126   th p r iv ate   d ata  f r o m   s tr ea m s   o f   th s e n s o r   li k as   g e n d er ,   ag e,   h ei g h t   a n d   w ei g h u s in g   ca m o u f la g ed   s eg m e n tatio n   o f   d ee p   lear n in g   ap p r o ac h   is   p r esen ted   in   th is   s tu d y .   T o   tr an s f o r m   th s i g n al   n eu r al  n et w o r k s   o f   th is   t y p ar tr ain ed   i n   s u ch   a   w a y   t h at  t h d ata  co u ld   in cr ea s th p r iv ac y   b r ea ch es  w h i ch   ar f il ter ed   o u t.   Si m u lt a n eo u s l y ,   ac ti v it y   r ec o g n i tio n s   r ev ea li n g   p o r tio n   is   k ep t.  T o   allo w   th p o r tin g   o n   th lo w   p o w er   I o T   p latf o r m s   s e g m en tatio n   ar ch it ec tu r es  o f   ca m o u f la g ed   h as  b ee n   f i n tu n ed   an d   to   ch ar ac ter i ze   th p er f o r m a n c e   co m p lete l y   its   co n s u m p tio n   o f   en er g y   also   h as  b ee n   m e asu r ed .   T h ab ilit y   o f   t h p r o j ec ted   s y s te m s   f o r   o b f u s ca ti n g   s i g n al  f o r   th in f e r en ce   o f   s en s i tiv attr ib u tes  wh ile  k ee p i n g   h ig h   ac cu r ac y   le v els  in   H A R   tas k s   is   v alid ated   b y   t h co m p r eh e n s i v s et  o f   ex p er i m en tal  r esu l ts .   I n d ee d ,   c o m p lete  n eu tr aliza t i o n   o f   th p r iv ac y   r elate d   in f er en ce   i n   t h ex p er i m en tal  s et  u p   is   ac h ie v ed   w it h   m o d est  ( 5 m a x i m u m )   d ec r ea s in   ac cu r ac y .   A t h s a m ti m e,   t h f ea s ib ilit y   o f   t h is   ap p r o ac h   in   p ar ticu lar   w ea r ab le   ap p licatio n s   is   s h o w ed   th r o u g h   i m p lan tatio n   o n   lo w   p o w er   I o T   o r   em b ed d ed   d ev ice  k ee p in g   t h b est  tr ad o f f   b et w ee n   ac cu r ac y   lo s s   an d   m ax i m u m   co n s u m p tio n   o f   e n er g y   o f   1 6 5 . 2 4 0   m J   d u r in g   th ex ec u tio n   o f   t h o b f u s c atio n   tas k   w ith   a n   o b f u s ca tio n   late n c y   o f   ar o u n d   3 0   m s .       F UNDIN G   I NF O RM AT I O N   Au t h o r s   s tate  n o   f u n d i n g   i n v o l v ed .       AUTHO CO NT RIB UT I O NS ST A T E M E NT   T h is   j o u r n al  u s e s   th 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 i v id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate   co lla b o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ma h es h   S h an k ar r ao   P atil                                Har s h J .   Sar o d e                               A b h ij it B an u b ak o d e                               P r ak ash   T u k ar a m   P atil                               Nu ta n   P atil                               Vij ay a k u m ar   Var ad ar a j an                               Desh i n ta  A r r o v De w i                                 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 si s   I     I n v e st 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 si 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 t h o r s   s tate  n o   co n f lic t o f   i n t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ilit y   i s   n o ap p licab le  to   th is   p ap er   as  n o   n e w   d ata  w er cr ea ted   o r   an al y ze d   in   th i s   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   K .   G o p i n a t h   a n d   L .   P .   S a i ,   A   st u d y   o n   t h e   p o si t i o n i n g   o f   t h e   b r a n d   v a r i a n t b y   smar t w a t c h   ma n u f a c t u r e r s:   a   t e c h n o me t r i c s   a p p r o a c h ,   T e c h n o l o g y   An a l y si s   a n d   S t r a t e g i c   M a n a g e m e n t ,   v o l .   3 5 ,   n o .   6 ,   p p .   6 8 9 7 0 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 9 5 3 7 3 2 5 . 2 0 2 1 . 1 9 8 0 2 1 0 .   [ 2 ]   G r a n d   V i e w   R e se a r c h ,   W e a r a b l e   t e c h n o l o g y   mark e t   si z e ,   s h a r e   a n d   t r e n d a n a l y si r e p o r t   b y   p r o d u c t ,   g r a n d v i e w r e se a r c h . c o m .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / w w w . g r a n d v i e w r e se a r c h . c o m/ i n d u st r y - a n a l y s i s/ w e a r a b l e - t e c h n o l o g y - mark e t ,   ( A c c e sse d :   Jan .   2 9 ,   2 0 2 4 ) .   [ 3 ]   T .   P o o n g o d i ,   R .   K r i sh n a m u r t h i ,   R .   I n d r a k u mar i ,   P .   S u r e sh ,   a n d   B .   B a l u s a my ,   W e a r a b l e   d e v i c e a n d   I o T ,   I n t e l l i g e n t   S y st e m s   Re f e re n c e   L i b r a ry ,   v o l .   1 6 5 ,   p p .   2 4 5 2 7 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 2 3 9 8 3 - 1 _ 1 0 .   [ 4 ]   K .   C h e n ,   D .   Z h a n g ,   L .   Y a o ,   B .   G u o ,   Z .   Y u ,   a n d   Y .   L i u ,   D e e p   l e a r n i n g   f o r   se n so r - b a se d   h u ma n   a c t i v i t y   r e c o g n i t i o n :   O v e r v i e w ,   c h a l l e n g e s,  a n d   o p p o r t u n i t i e s,”   AC C o m p u t i n g   S u r v e y s ,   v o l .   5 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 4 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 4 7 7 4 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       I n q u is itive  b io metric fe a tu r a n a lysi s   a n d   imp leme n ta tio n   fo r   r ec o g n itio n     ( Ma h esh   S h a n ka r r a o   P a til )   127   [ 5 ]   Z .   Q i a n   e t   a l . ,   D e v e l o p me n t   o f   a   R e a l - T i me   W e a r a b l e   F a l l   D e t e c t i o n   S y st e m i n   t h e   C o n t e x t   o f   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   I EEE  I n t e rn e t   o f   T h i n g J o u r n a l ,   v o l .   9 ,   n o .   2 1 ,   p p .   2 1 9 9 9 2 2 0 0 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T . 2 0 2 2 . 3 1 8 1 7 0 1 .   [ 6 ]   A .   H u ssai n ,   S .   U .   K h a n ,   N .   K h a n ,   M .   S h a b a z ,   a n d   S .   W .   B a i k ,   A I - d r i v e n   b e h a v i o r   b i o me t r i c s   f r a me w o r k   f o r   r o b u st   h u m a n   a c t i v i t y   r e c o g n i t i o n   i n   su r v e i l l a n c e   sy st e ms,”   En g i n e e r i n g   A p p l i c a t i o n o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 7 ,   p .   1 0 7 2 1 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 7 2 1 8 .   [ 7 ]   S .   A l z a h r a n i ,   J .   A l d e r a a n ,   D .   A l a t a w i ,   a n d   B .   A l o t a i b i ,   C o n t i n u o u s   M o b i l e   U se r   A u t h e n t i c a t i o n   U si n g   a   H y b r i d   C N N - Bi - L S T M   A p p r o a c h ,   C o m p u t e rs,  Ma t e r i a l a n d   C o n t i n u a ,   v o l .   7 5 ,   n o .   1 ,   p p .   6 5 1 6 6 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 2 6 0 4 / c m c . 2 0 2 3 . 0 3 5 1 7 3 .   [ 8 ]   R .   A l o u f i ,   H .   H a d d a d i ,   a n d   D .   B o y l e ,   P a r a l i n g u i s t i c   P r i v a c y   P r o t e c t i o n   a t   t h e   Ed g e ,   A C M   T ra n s a c t i o n o n   Pr i v a c y   a n d   S e c u ri t y v o l .   2 6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 5 7 0 1 6 1 .   [ 9 ]   P .   B a g g a ,   A .   M i t r a ,   A .   K .   D a s,   P .   V i j a y a k u m a r ,   Y .   H .   P a r k ,   a n d   M .   K a r u p p i a h ,   S e c u r e   b i o me t r ic - b a se d   a c c e ss  c o n t r o l   sch e me   f o r   f u t u r e   I o T - e n a b l e d   c l o u d - a ssi s t e d   v i d e o   su r v e i l l a n c e   sy st e m,”   C o m p u t e C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 9 5 ,   p p .   2 7 3 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mco m. 2 0 2 2 . 0 8 . 0 0 3 .   [ 1 0 ]   L .   C a u sa ,   J .   E.   T a p i a ,   A .   V a l e n z u e l a ,   D .   B e n a l c a z a r ,   E.   L .   D r o g u e t t ,   a n d   C .   B u sc h ,   A n a l y si o f   b e h a v i o u r a l   c u r v e t o   c l a ss i f y   i r i s   i mag e u n d e r   t h e   i n f l u e n c e   o f   a l c o h o l ,   d r u g s ,   a n d   sl e e p i n e ss   c o n d i t i o n s,   Ex p e rt   S y st e m w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 4 2 ,   p .   1 2 2 8 0 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 2 8 0 8 .   [ 1 1 ]   L .   Z h a n g ,   W .   C u i ,   B .   L i ,   Z .   C h e n ,   M .   W u ,   a n d   T .   S .   G e e ,   P r i v a c y - P r e s e r v i n g   C r o ss - E n v i r o n me n t   H u ma n   A c t i v i t y   R e c o g n i t i o n ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   C y b e rn e t i c s ,   v o l .   5 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 7 6 5 1 7 7 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C Y B . 2 0 2 1 . 3 1 2 6 8 3 1 .   [ 1 2 ]   E.   A n t w i - B o a si a k o ,   S .   Z h o u ,   Y .   L i a o ,   Q .   L i u ,   Y .   W a n g ,   a n d   K .   O w u su - A g y e man g ,   P r i v a c y   p r e s e r v a t i o n   i n   D i st r i b u t e d   D e e p   L e a r n i n g :   A   su r v e y   o n   D i st r i b u t e d   D e e p   L e a r n i n g ,   p r i v a c y   p r e se r v a t i o n   t e c h n i q u e u se d   a n d   i n t e r e st i n g   r e se a r c h   d i r e c t i o n s,   J o u rn a l   o f   I n f o rm a t i o n   S e c u r i t y   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   6 1 ,   p .   1 0 2 9 4 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j i s a . 2 0 2 1 . 1 0 2 9 4 9 .   [ 1 3 ]   J.  L i u ,   Z .   Z h a o ,   P .   L i ,   G .   M i n ,   a n d   H .   L i ,   En h a n c e d   Em b e d d e d   A u t o En c o d e r s:   A n   A t t r i b u t e - P r e se r v i n g   F a c e   D e - I d e n t i f i c a t i o n   F r a mew o r k ,   I EEE   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   J o u r n a l ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   9 4 3 8 9 4 5 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T . 2 0 2 3 . 3 2 3 5 7 2 5 .   [ 1 4 ]   D .   B a n k ,   N .   K o e n i g st e i n ,   a n d   R .   G i r y e s,  A u t o e n c o d e r s,”   a rX i v   p r e p r i n t ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 0 0 3 . 0 5 9 9 1 .   [ 1 5 ]   G .   S c h r a m,  R .   W a n g ,   a n d   K .   L i a n g ,   U si n g   A u t o e n c o d e r o n   D i f f e r e n t i a l l y   P r i v a t e   F e d e r a t e d   L e a r n i n g   G A N s,   a r Xi v   p r e p ri n t 2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 2 0 6 . 1 2 2 7 0 .   [ 1 6 ]   P .   D e n g ,   C .   G e ,   H .   W e i ,   Y .   S u n ,   a n d   X .   Q i a o ,   M u l t i mo d a l   c o n t r a s t i v e   l e a r n i n g   f o r   f a c e   a n t i - s p o o f i n g ,   E n g i n e e ri n g   Ap p l i c a t i o n s   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 9 ,   p .   1 0 7 6 0 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 7 6 0 0 .   [ 1 7 ]   A .   A .   S .   M o h a m ma d   e t   a l . ,   S t r a t e g i e f o r   a p p l y i n g   i n t e r p r e t a b l e   a n d   e x p l a i n a b l e   A I   i n   r e a l   w o r l d   I o T   a p p l i c a t i o n s ,   D i s c o v e r   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   5 ,   p .   7 1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s4 3 9 2 6 - 0 2 5 - 0 0 1 5 5 - z.   [ 1 8 ]   K .   S h a h e e d ,   P .   S z c z u k o ,   M .   K u mar,   I .   Q u r e sh i ,   Q .   A b b a s,   a n d   I .   U l l a h ,   D e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e f o r   b i o m e t r i c   se c u r i t y :   A   sy st e mat i c   r e v i e w   o f   p r e se n t a t i o n   a t t a c k   d e t e c t i o n   sy st e ms,”   En g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e v o l .   1 2 9 ,   p .   1 0 7 5 6 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 7 5 6 9 .   [ 1 9 ]   A .   B o u t e t ,   C .   F r i n d e l ,   S .   G a mb s,  T .   Jo u r d a n ,   a n d   R .   C .   N g u e v e u ,   D y S a n :   D y n a mi c a l l y   S a n i t i z i n g   M o t i o n   S e n so r   D a t a   a g a i n st   S e n si t i v e   I n f e r e n c e t h r o u g h   A d v e r sari a l   N e t w o r k s,”   i n   A S I C C S   2 0 2 1   -   Pro c e e d i n g o f   t h e   2 0 2 1   A C Asi a   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   a n d   C o m m u n i c a t i o n S e c u r i t y ,   2 0 2 1 ,   p p .   6 7 2 6 8 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 3 3 2 1 0 . 3 4 5 3 0 9 5 .   [ 2 0 ]   L .   L y u ,   X .   H e ,   Y .   W .   L a w ,   a n d   M .   P a l a n i sw a mi ,   P r i v a c y - p r e serv i n g   c o l l a b o r a t i v e   d e e p   l e a r n i n g   w i t h   a p p l i c a t i o n   t o   h u ma n   a c t i v i t y   r e c o g n i t i o n ,   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   K n o w l e d g e   M a n a g e m e n t ,   Pro c e e d i n g s ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 2 1 9 1 2 2 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 1 3 2 8 4 7 . 3 1 3 2 9 9 0 .   [ 2 1 ]   D .   Z h a n g ,   L .   Y a o ,   K .   C h e n ,   Z .   Y a n g ,   X .   G a o ,   a n d   Y .   L i u ,   P r e v e n t i n g   S e n s i t i v e   I n f o r mat i o n   L e a k a g e   f r o m M o b i l e   S e n so r   S i g n a l v i a   I n t e g r a t i v e   T r a n sf o r mat i o n ,   I E EE  T ra n sa c t i o n o n   Mo b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   4 5 1 7 4 5 2 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M C . 2 0 2 1 . 3 0 7 8 0 8 6 .   [ 2 2 ]   A .   G a r a i n ,   R .   D a w n ,   S .   S i n g h ,   a n d   C .   C h o w d h u r y ,   D i f f e r e n t i a l l y   p r i v a t e   h u ma n   a c t i v i t y   r e c o g n i t i o n   f o r   sm a r t p h o n e   u se r s,”   Mu l t i m e d i a   T o o l a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 1 ,   n o .   2 8 ,   p p .   4 0 8 2 7 4 0 8 4 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 0 2 2 - 1 3 1 8 5 - 4.   [ 2 3 ]   P .   C l i me n t - P é r e z   a n d   F .   F l o r e z - R e v u e l t a ,   P r i v a c y - P r e serv i n g   H u ma n   A c t i o n   R e c o g n i t i o n   w i t h   a   M a n y - O b j e c t i v e   Ev o l u t i o n a r y   A l g o r i t h m ,   S e n s o rs ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p .   7 6 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 2 0 3 0 7 6 4 .   [ 2 4 ]   S .   M e n a sr i a ,   M .   L u ,   a n d   A .   D a h o u ,   P G A N   f r a mew o r k   f o r   s y n t h e si z i n g   s e n so r   d a t a   p r i v a t e l y ,   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   S e c u r i t y   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   6 7 ,   p .   1 0 3 2 0 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j i sa. 2 0 2 2 . 1 0 3 2 0 4 .   [ 2 5 ]   M .   M a l e k z a d e h ,   R .   G .   C l e g g ,   a n d   H .   H a d d a d i ,   R e p l a c e me n t   a u t o e n c o d e r :   a   p r i v a c y - p r e s e r v i n g   a l g o r i t h m   f o r   se n so r y   d a t a   a n a l y si s,”   a rX i v   p r e p r i n t ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I o T D I . 2 0 1 8 . 0 0 0 2 5 .   [ 2 6 ]   M .   M a l e k z a d e h ,   A .   C a v a l l a r o ,   R .   G .   C l e g g ,   a n d   H .   H a d d a d i ,   P r o t e c t i n g   se n so r y   d a t a   a g a i n st   se n s i t i v e   i n f e r e n c e s,”   i n   Pro c e e d i n g s o f   t h e   W o rks h o p   o n   Pri v a c y   b y   D e si g n   i n   D i st r i b u t e d   S y s t e m s,   P2 D S   2 0 1 8 ,   c o - l o c a t e d   w i t h   E u r o p e a n   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   S y st e m s,  E u r o S y 2 0 1 8 ,   2 0 1 8 d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 1 9 5 2 5 8 . 3 1 9 5 2 6 0 .   [ 2 7 ]   P .   D e l g a d o - S a n t o s,  R .   T o l o san a ,   R .   G u e st ,   R .   V e r a - R o d r i g u e z ,   F .   D e r a v i ,   a n d   A .   M o r a l e s,  G a i t P r i v a c y O N :   P r i v a c y - p r e serv i n g   mo b i l e   g a i t   b i o me t r i c s   u s i n g   u n s u p e r v i se d   l e a r n i n g ,   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   1 6 1 ,   p p .   3 0 3 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t r e c . 2 0 2 2 . 0 7 . 0 1 5 .   [ 2 8 ]   S .   A b b a s i ,   M .   F a mo u r i ,   M .   J .   S h a f i e e ,   a n d   A .   W o n g ,   O u t l i e r n e t s:   H i g h l y   c o mp a c t   d e e p   a u t o e n c o d e r   n e t w o r k   a r c h i t e c t u r e f o r   on - d e v i c e   a c o u st i c   a n o m a l y   d e t e c t i o n ,   S e n so rs ,   v o l .   2 1 ,   n o .   1 4 ,   p .   4 8 0 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 1 1 4 4 8 0 5 .   [ 2 9 ]   H .   R e n ,   D .   A n i c i c ,   a n d   T .   A .   R u n k l e r ,   T i n y O L :   T i n y M L   w i t h   O n l i n e - L e a r n i n g   o n   M i c r o c o n t r o l l e r s,”   i n   P ro 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   J o i n t   C o n f e r e n c e   o n   N e u ra l   N e t w o rks ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I J C N N 5 2 3 8 7 . 2 0 2 1 . 9 5 3 3 9 2 7 .   [ 3 0 ]   A .   A l sal e mi ,   Y .   H i me u r ,   F .   B e n sa a l i ,   a n d   A .   A mi r a ,   A n   i n n o v a t i v e   e d g e - b a se d   I n t e r n e t   o f   E n e r g y   so l u t i o n   f o r   p r o mo t i n g   e n e r g y   sav i n g   i n   b u i l d i n g s,”   S u st a i n a b l e   C i t i e s a n d   S o c i e t y ,   v o l .   7 8 ,   p .   1 0 3 5 7 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s c s. 2 0 2 1 . 1 0 3 5 7 1 .   [ 3 1 ]   D .   V .   B r a t u ,   R .   Ş .   T .   I l i n o i u ,   A .   C r i s t e a ,   M .   A .   Z o l y a ,   a n d   S .   A .   M o r a r u ,   A n o mal y   D e t e c t i o n   U si n g   Ed g e   C o mp u t i n g   A I   o n   L o w   P o w e r e d   D e v i c e s,”   i n   I FI Ad v a n c e s i n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   2 0 2 2 ,   p p .   9 6 107 d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 0 8 3 3 3 - 4 _ 8 .   [ 3 2 ]   A .   S a t h i a mo o r t h y ,   S .   M i t h u s a n ,   R .   R a t h n a y a k a ,   S .   K a j e n t h i r a n ,   M .   M .   H a n s i k a ,   a n d   D .   P a n d i t h a g e ,   S t r e a mS a f e :   I mp r o v i n g   Q o S   a n d   S e c u r i t y   i n   I o T   N e t w o r k s,”   I n t e r n a t i o n a l   Re s e a rc h   J o u r n a l   o f   I n n o v a t i o n i n   E n g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   7 ,   n o .   1 1 ,   p .   1 7 0 ,   2 0 2 3 .   [ 3 3 ]   S .   S .   H a mm a d ,   D .   I sk a n d a r y a n ,   a n d   S .   T r i l l e s,  A n   u n s u p e r v i se d   T i n y M L   a p p r o a c h   a p p l i e d   t o   t h e   d e t e c t i o n   o f   u r b a n   n o i s e   a n o mal i e u n d e r   t h e   sm a r t   c i t i e s   e n v i r o n me n t ,   I n t e r n e t   o f   T h i n g ( N e t h e rl a n d s) ,   v o l .   2 3 ,   p .   1 0 0 8 4 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i o t . 2 0 2 3 . 1 0 0 8 4 8 .   [ 3 4 ]   H .   V .   D u d u k c u   a n d   M .   T a sk i r a n ,   EC G   d a t a   a n o mal i e d e t e c t i o n   w i t h   st a c k e d   a u t o e n c o d e r   o n   l o w   p o w e r   a n d   l o w   m e mo r y   mi c r o c o n t r o l l e r s,”   i n   Cu rr e n t   Re s e a r c h   i n   E n g i n e e ri n g ,   S .   B a r d a k   a n d   U .   A y a t a ,   E d s.,   A n k a r a :   G e c e   K i t a p l ı ğ ı ,   2 0 2 3 ,   c h .   1 4 ,   p p .   2 7 5 2 8 9 .   [ 3 5 ]   E.   O l i v e r ,   R .   Y u e ,   a n d   A .   D u t t a ,   A   S e c u r e   V i t a l M o n i t o r i n g   P o i n t - of - C a r e   D e v i c e ,   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   A n n u a l   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o f   t h e   I EE E n g i n e e ri n g   i n   M e d i c i n e   a n d   B i o l o g y   S o c i e t y ,   EM BS ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 :   1 1 9 - 129   128   1 0 . 1 1 0 9 / E M B C 4 0 7 8 7 . 2 0 2 3 . 1 0 3 4 0 7 6 8 .   [ 3 6 ]   W .   L i n ,   M .   X u ,   J.   H e ,   a n d   W .   Z h a n g ,   P r i v a c y ,   se c u r i t y   a n d   r e si l i e n c e   i n   mo b i l e   h e a l t h c a r e   a p p l i c a t i o n s,   E n t e rp ri s e   I n f o rm a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   p .   1 9 3 9 8 9 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 7 5 1 7 5 7 5 . 2 0 2 1 . 1 9 3 9 8 9 6 .   [ 3 7 ]   Q .   L i n ,   " D e v e l o p i n g   w e a r a b l e   a p p l i c a t i o n s   w i t h   i n n o v a t i v e   se n si n g   mo d a l i t i e s fo r   h u ma n   a c t i v i t y   r e c o g n i t i o n   a n d   k e y   g e n e r a t i o n , "   P h . D .   d i sse r t a t i o n ,   U n i v e r si t y   o f   N e w   S o u t h   W a l e s,   S y d n e y ,   A u st r a l i a ,   2 0 2 0 .   [ 3 8 ]   M .   A .   Jan   e t   a l . ,   L i g h t w e i g h t   M u t u a l   A u t h e n t i c a t i o n   a n d   P r i v a c y - P r e s e r v a t i o n   S c h e me   f o r   I n t e l l i g e n t   W e a r a b l e   D e v i c e i n   I n d u st r i a l - C P S ,   I E EE  T r a n s a c t i o n o n   I n d u st r i a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   8 ,   p p .   5 8 2 9 5 8 3 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI I . 2 0 2 0 . 3 0 4 3 8 0 2 .   [ 3 9 ]   E.   L a t t a n z i ,   M .   D o n a t i ,   a n d   V .   F r e sch i ,   Ex p l o r i n g   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k Ef f i c i e n c y   i n   T i n y   W e a r a b l e   D e v i c e f o r   H u m a n   A c t i v i t y   R e c o g n i t i o n ,   S e n so rs ,   v o l .   2 2 ,   n o .   7 ,   p .   2 6 3 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 2 0 7 2 6 3 7 .   [ 4 0 ]   C .   C o n t o l i   a n d   E.   L a t t a n z i ,   A   S t u d y   o n   t h e   A p p l i c a t i o n   o f   T e n so r F l o w   C o mp r e ssi o n   T e c h n i q u e t o   H u ma n   A c t i v i t y   R e c o g n i t i o n ,   I E EE  A c c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   4 8 0 4 6 4 8 0 5 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 7 6 4 3 8 .   [ 4 1 ]   T e n so r F l o w ,   T e n so r F l o w   O f f i c i a l   W e b si t e .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / w w w . t e n so r f l o w . o r g / ? h l = e n   ( A c c e sse d :   Ju n .   2 2 ,   2 0 2 3 ).   [ 4 2 ]   Esp r e ssi f ,   ESP 3 2 C3 - W R O O M - 0 2   D a t a s h e e t .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / w w w . e sp r e ssi f . c o m/ e n / su p p o r t / d o c u me n t s / t e c h n i c a l - d o c u me n t s ,   ( A c c e sse d :   Ju n .   2 2 ,   2 0 2 3 ) .   [ 4 3 ]   S .   G i r may ,   F .   S a mso m,  a n d   A .   M .   K h a t t a k ,   A I   b a se d   L o g i n   S y st e u si n g   F a c i a l   R e c o g n i t i o n ,   i n   2 0 2 1   5 t h   C y b e S e c u ri t y   i n   N e t w o rk i n g   C o n f e re n c e ,   C S N e t   2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 0 7 1 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C S N e t 5 2 7 1 7 . 2 0 2 1 . 9 6 1 4 2 8 1 .   [ 4 4 ]   M .   Y .   S .   K r i sh n a ,   A .   A r y a ,   S .   A n sari ,   S .   A w a s y a ,   J.  S u sh a k a r ,   a n d   N .   U i k e y ,   R e a l   T i me   D o o r   U n l o c k i n g   S y st e u si n g   F a c i a l   B i o me t r i c s   b a se d   o n   I o T   a n d   P y t h o n ,   i n   2 0 2 3   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   S t u d e n t s’   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r i c a l ,   El e c t r o n i c a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   S C EEC S   2 0 2 3 ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S C E EC S 5 7 9 2 1 . 2 0 2 3 . 1 0 0 6 3 1 4 2 .   [ 4 5 ]   M .   M a l e k z a d e h ,   R .   G .   C l e g g ,   A .   C a v a l l a r o ,   a n d   H .   H a d d a d i ,   M o b i l e   se n so r   d a t a   a n o n y mi z a t i o n ,   i n   I o T D I   2 0 1 9   -   Pro c e e d i n g o f   t h e   2 0 1 9   I n t e r n e t   o f   T h i n g s D e si g n   a n d   I m p l e m e n t a t i o n ,   2 0 1 9 ,   p p .   4 9 58 d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 3 0 2 5 0 5 . 3 3 1 0 0 6 8 .   [ 4 6 ]   H .   M e d d e b ,   Z .   A b d e l l a o u i ,   a n d   F .   H o u a i d i ,   D e v e l o p me n t   o f   s u r v e i l l a n c e   r o b o t   b a se d   o n   f a c e   r e c o g n i t i o n   u si n g   R a s p b e r r y - P I   a n d   I o T ,   Mi c r o p ro c e ss o rs  a n d   M i c r o sys t e m s ,   v o l .   9 6 ,   p .   1 0 4 7 2 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m i c p r o . 2 0 2 2 . 1 0 4 7 2 8 .   [ 4 7 ]   W .   H .   T a n ,   F .   W a h a b ,   F .   M a t ,   C .   K .   C h a n ,   a n d   R .   J .   T e o h ,   S o u n d   a b so r p t i o n   c o e f f i c i e n t   me a s u r e me n t   a n d   a n a l y si f o r   mu l t i se c t i o n   p e r f o r a t i o n   m i c r o p e r f o r a t e d   p a n e l ,   J o u rn a l   o f   M e c h a n i c a l   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   3 8 ,   n o .   6 ,   p p .   2 7 9 7 2 8 0 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 2 2 0 6 - 0 2 4 - 2 2 1 0 - 6.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         M a h e sh   S h a n k a r r a o   Pa til           re c e iv e d   h is  B. E.   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   T e le c o m m u n ica ti o n a n d   M . E .   i n   El e c tro n ics   f ro m   S a v it rib a P h u le  P u n e   Un iv e rsity ,   P u n e ,   In d ia   a n d   P h . D.   a S JJ T   Un iv e rsity ,   Ra jas th a n ,   In d ia.   He   se rv e a re v iew e f o m a n y   in tern a ti o n a jo u r n a ls.  He   is  f u ll - ti m e   a ss istan p ro f e ss o a S c h o o o f   Bio e n g in e e rin g   S c ien c e a n d   Re se a rc h ,   M IT   A D T   Un iv e rsity ,   P u n e ,   I n d ia.   His  re se a rc h   li n e a re   sig n a p ro c e ss in g ,   im a g e   a n d   v id e o   p ro c e ss in g ,   e m b e d d e d   sy ste m s,  Io T ,   ro b o ti c s,   a n d   b i o   se n s o rs .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m p in k . p a ti l@ g m a il . c o m .         H a r s h a   J .   S a r o d e           re c e iv e d   h e B. E .   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   T e le c o m m u n ica ti o n s   f ro m   Am ra v a ti   Un iv e rsit y   a n d   M . E.   i n   El e c t ro n ics   f ro m   S a v it rib a P h u le   P u n e   Un iv e rsity ,   P u n e ,   I n d ia  a n d   P h . D.  a S JJ T   Un iv e rsit y ,   Ra j a sth a n ,   In d ia.  S h e   se rv e a re v ie w e f o m a n y   in tern a ti o n a l   j o u r n a ls.  S h e   is   f u ll - ti m e   a ss istan p r o f e ss o a De p a rtm e n t   o f   El e c tro n ics   a n d   T e lec o m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g ,   Nu tan   M a h a ra sh tra  In stit u te  o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   P u n e ,   I n d ia.  He re se a r c h   li n e a re   sig n a p ro c e ss in g ,   im a g e   a n d   v id e o   p ro c e ss in g ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   d e e p   l e a rn in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il sa ro d e h a rsh a 2 8 @g m a il . c o m .         Abh iji B a n u b a k o d e           re c e iv e d   P h . D.   d e g re e   in   Co m p u ter  S tu d i e f ro m   S y m b io sis  In tern a ti o n a Un iv e rsit y   (S IU),  P u n e   a n d   M . E .   d e g re e   in   C o m p u ter  En g in e e r in g   f ro m   S a v it rib a P h u le  P u n e   Un iv e rsity   in   2 0 0 5 .   He   is  a   m e m b e o f   b o a rd   o f   stu d ies ,   a c a d e m ic  c o u n c il   o f   v a rio u u n iv e rsiti e s.  He   is  a   m e m b e r   o f   n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a p ro f e ss io n a l   b o d ies   li k e   In tern a ti o n a A ss o c iatio n   o f   Co m p u ter   S c ien c e   a n d   I n f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   (IA CS I T ),   IEE E,   IS T E ,   a n d   CS I.   He   is  a   P h . D .   g u id e   to   d isti n g u is h e d   In d ian   Un iv e rsiti e a n d   p re se n ted   1 0 0 +   re se a rc h   p a p e rs  a in tern a ti o n a jo u rn a ls   a n d   c o n f e r e n c e s.  A u th o re d   a   w o rld   c las in tern a ti o n a l   tex tb o o k   o f   S p rin g e r” ,   Be n th a m   S c ien c e   P u b l ish e rs”   a n d   IG G lo b a l   P u b l ica ti o n   a lo n g   w it h   P a ten ts  a n d   Co p y rig h to   h is  c re d it .   He   is  c u rre n tl y   w o rk in g   a Dire c to r   of   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g   at   P im p ri  Ch i n c h w a d   Un iv e rsit y ,   P u n e .   He   h a o v e 2 6   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   a c a d e m ic  a n d   lea d e rsh ip   r o les .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   a b h ij it . b a n u b a k o d e @ p c u . e d u . i n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.