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J-GLOBAL ID：201702232164864116   整理番号：17A0755828

モバイルデバイスベースの人間行動認識のための多カラム双方向長い短期記憶【Powered by NICT】

Multicolumn Bidirectional Long Short-Term Memory for Mobile Devices-Based Human Activity Recognition

著者 (3件)： Tao Dapeng (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China) ,  Wen Yonggang (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Hong Richang (Department of Electronic Engineering and Information System, Hefei University of Technology, Hefei, China)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 3  号： 6  ページ： 1124-1134  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 加速度計を装備した移動デバイスの人気は人間活動の意味論的側面を捕捉し,挙動ベース推奨のユーザ経験を改善するための機会を提供した。これらの機能は,人間活動認識の精度に大きく依存し,このようにしてモバイル機器ベース人間活動認識システム(MARSs)を用いた実アプリケーションは,新たにラベル付き訓練試料によって運ばれる情報をシームレスにする必要がある。無重力特徴の成功に触発されて,人間行動認識における漸次的学習のための双方向長い短期記憶(BLSTM)のための新しい二方向性特徴を提案した。性能をさらに改善するために,ここではまた,マルチカラムBLSTM(MBLSTM)と名付けた新しいアンサンブル分類器,行動認識精度をさらに改善するために異なる加速度信号特徴を効果的に組み合わせたを示した。自然主義的モバイルデバイスベース人間活動データセット上での実験を行い,MBLSTMは他の最新のMARS法よりも優れていることを示唆した。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： 無重量 ,  意味論 ,  加速度 ,  精度 ,  応用プログラム ,  加速度計 ,  指向性 ,  *人間
準シソーラス用語： アンサンブル分類器 ,  インクリメンタル学習 ,  シームレス ,  *行動認識 ,  *モバイルデバイス ,  人間活動 ,  *短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイルデバイス ,  人間行動認識 ,  カラム ,  双方向 ,  短期記憶