CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUFU - Universidade Federal de UberlândiaTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)A inatividade física é o quarto maior fator de risco de morte no mundo. Uma das ações que pode incentivar as pessoas a praticarem mais exercícios é o monitoramento de suas atividades. Sensores de acelerômetro, juntamente com técnicas de aprendizado de máquina, podem identificar a atividade desempenhada pelo usuário. Essa técnica é conhecida na literatura como Reconhecimento de Atividade Humana (RAH). Em cenários de RAH, é ideal que os dados sejam tratados como um Fluxo Contínuo de Dados (FCDs), porque os dados coletados do sensor de acelerômetro chegam de forma contínua e em alta velocidade, e são potencialmente infinitos. Este trabalho apresenta o aplicativo Activity Recognition, desenvolvido para o sistema operacional Android, que realiza a coleta de dados do sensor de acelerômetro do smartphone do usuário e identifica a atividade desempenhada pelo mesmo, usando técnicas de aprendizado de máquina. Além disso, o aplicativo disponibiliza uma funcionalidade destinada para pesquisadores da área de RAH que permite obter os dados parciais de cada etapa do Reconhecimento de Atividade Humana, desde a coleta até o reconhecimento da atividade. O aplicativo também permite a visualização gráfica das atividades identificadas no monitoramento do usuário. O aplicativo desenvolvido possui potencial para ser disponibilizado em um serviço de distribuição digital de aplicativos.