La context-awareness rappresenta una caratteristica fondamentale dei sistemi intelligenti moderni, poiché consente di adattare il loro comportamento non solo in base alle informazioni dell’utente, ma anche a quelle relative all’ambiente circostante. In particolare, i sistemi context-aware permettono di acquisire, modellare e interpretare il contesto al fine di fornire monitoraggio continuo e personalizzato, adattandosi alla situazione attuale dell’utente. Il lavoro di tesi si concentra sulla realizzazione di un sistema context-aware basato su tecniche di Human Activity Recognition e su un’architettura multilivello per la modellazione e l’interpretazione delle informazioni contestuali. Il sistema è articolato in diversi livelli funzionali: un Data Preparation Layer per il pre-processing dei dati; un Context Middleware Layer, responsabile della classificazione multiclasse dell’attività e della modellazione del contesto tramite ontologie OWL; e un Reasoning Layer che sfrutta logiche descrittive per inferire nuove informazioni sullo stato dell’utente.