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J-GLOBAL ID：201702265807319337   整理番号：17A0056330

ウェアラブル加速度計センサを用いた人間活動の認識【Powered by NICT】

Human activity recognition using wearable accelerometer sensors

著者 (3件)： Zubair Muhammad (Information & Communication Network Department, Korea University of Science and Technology, Media Cloud Research Section) ,  Song Kibong (Electronics and Telecommunication Research Institute, Media Cloud Research Section) ,  Yoon Changwoo (Information & Communication Network Department, Korea University of Science and Technology, Media Cloud Research Section)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCE-Asia  ページ： 1-5  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： 人間行動認識は遠隔患者監視,リハビリテーションとdisables支援のような応用の範囲が広い。身体活動は多くの慢性疾患のリスクを減少させると健康生活のための重要な因子として考慮した。世界的なヘルスケアの状態を改善するために,多くの医療デバイスは,遠隔監視を行い,ユーザの動機づけや意識を高めるための医師可能にする導入されている。実時間行動認識システムは,ユーザが身体活動と健康へのポジティブな結果についての個人認識を増加させることによってより健康的なライフスタイルを採用することを勧める。本論文では統計的にderivedfeaturesの適切なセットの特徴選択法を用いた行動認識システムの精度を高めるために提案した機械学習に基づく技術。身体活動に関する公的に利用可能なHARデータセットは,本研究で使用されている。線形フォワード選択法は,特徴選択のために採用した。活性分類は,AdaBoostに関連してランダムフォレストと決定木を用いて行った。提案した技法は,最近の研究より性能が優れている。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： 機械学習 ,  動機づけ ,  患者監視 ,  ディシジョンツリー ,  ライフスタイル ,  健康管理 ,  *加速度計 ,  特徴選択 ,  遠隔監視
準シソーラス用語： AdaBoost ,  個人認証 ,  行動認識 ,  健康 ,  慢性疾患 ,  身体活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 予防医学一般  (GB01010B) ,  老人医学  (GC09000X)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェアラブル ,  加速度計 ,  人間活動