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J-GLOBAL ID：201602278130555833   整理番号：16A0617778

活動認識のための携帯電話センサに関するコンセンサス推論【Powered by NICT】

Consensus inference on mobile phone sensors for activity recognition

著者 (5件)： Songg Huan (SenSIP Center, ECEE, Arizona State University, Tempe, AZ) ,  Thiagarajan Jayaraman J. (Lawrence Livermore National Labs, 7000 East Avenue, Livermore, CA) ,  Ramamurthy Karthikeyan Natesan (IBM T.J. Watson Research Center, 1101 Kitchawan Road, Yorktown Heights, NY) ,  Spanias Andreas (SenSIP Center, ECEE, Arizona State University, Tempe, AZ) ,  Turaga Pavan (SenSIP Center, ECEE, Arizona State University, Tempe, AZ)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICASSP  ページ： 2294-2298  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 活性とヘルスモニタリングにおけるウェアラブルセンサの広範な使用は,建物の新しいデータ解析と予測フレームワークのための大きな可能性を示した。特に,認識のための低コストセンサの多様なセットからのデータをつなぎ合わせることが可能な手法が必要である。既存アプローチの多くは,ロバストな認識システムを構築するために精巧な特徴工学に大きく依存しており,それらの性能は,しばしばデータの不正確さによって制限される。本論文では,線形グラフ埋め込み設定における複数センサからの相補的情報の系統的融合を可能にする新規な二段認識システムを開発し,異なる特徴抽出戦略の識別力を活用したアンサンブル分類器相を採用している。挑戦的なデータセット上での実験結果により,単一センサを用いたと比較した場合,提案フレームワークでは認識性能を大幅に改善することを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  *携帯電話 ,  データ解析 ,  特徴抽出 ,  *センサ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： データセット ,  アンサンブル分類器 ,  ウェアラブルセンサ ,  ヘルスモニタリング ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 活動認識 ,  携帯電話 ,  コンセンサス ,  推論