文献

J-GLOBAL ID：201702217582467487   整理番号：17A0829250

ヘルスケアロボットの緊急事態検出のための識別型制限されたボルツマンマシン【Powered by NICT】

Discriminative restricted Boltzmann machine for emergency detection on healthcare robot

著者 (3件)： Han-Gyu Kim (School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, 34141 South Korea) ,  Seung-Ho Han (School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, 34141 South Korea) ,  Ho-Jin Choi (School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, 34141 South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigComp  ページ： 407-409  発行年： 2017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： 本研究では,異常検出のための識別制限付きBoltzmannマシンを採用したヘルスケアロボットのための緊急検出アルゴリズムの概念を提案した。は効果的な分類器を訓練するために実際の救急データを収集することは困難であるので,単純な救急医療の分類よりもむしろ異常検出を採用した。従来の異常検出方法は緊急事態を見出すために患者の体に取り付けたセンサから得られた信号を解析するために決定木使用する。ヘルスケアロボットにより得られた,カメラとマイクロホンを装備としやすいビデオとオーディオ信号を用いた異常検出を提案し,患者のための非常に便利なものである。教師なしの方法で学習確率分布に特化した識別制約つきBoltzmannマシン(RBM)は,異常検出のための適用されるであろう。本論文では,緊急事態検出のための新しい考え方を提供しているだけであった。実装と実験を今後の研究で行う予定である。Copyright 2017 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： 録画装置 ,  ディシジョンツリー ,  *Boltzmannマシン ,  音声信号 ,  カメラ ,  学習 ,  患者 ,  マイクロホン ,  確率分布 ,  センサ
準シソーラス用語： 救急医療 ,  検出アルゴリズム ,  異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヘルスケア ,  ロボット ,  識別 ,  制限 ,  ボルツマンマシン