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J-GLOBAL ID：201402241477851982   整理番号：14A1379098

発展するデータストリームを用いた適応的なモバイル活動認識システム

Adaptive mobile activity recognition system with evolving data streams

著者 (4件)： ABDALLAH Zahraa Said (Fac. of Information Technol., Monash Univ., Melbourne, AUS) ,  GABER Mohamed Medhat (School of Computing Sci. and Digital Media, Robert Gordon Univ., GBR) ,  SRINIVASAN Bala (Fac. of Information Technol., Monash Univ., Melbourne, AUS) ,  KRISHNASWAMY Shonali (Inst. for Infocomm Res. (I2R), SGP)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 150  号： Part A  ページ： 304-317  発行年： 2015年02月20日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル活動認識では今日のセンサ豊富な携帯電話上で利用できる近くデータを利用することによって,現在のユーザ活動の推論に重点的に取り組む。モバイル活動認識のために静的モデルを用いる教師付き学習が普及し,適用されてきた。本論文では,活動認識のために発展するデータストリームを用いた,電話に基づく新しい動的認識フレームワークを提案した。新たなフレームワークではストリーミング環境での実時間認識・適応のために,逐次的な能動学習を組み込んだ。ストリームが発展すると,与えられたデータストリームでの自然なドリフトを調整するために学習モデルを改良,拡張,個人化する。実活動認識データを用いた大規模な実験結果では,新しい動的手法が特に異なるユーザ間での活動認識性能において向上を示すことを証明した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *ストリーミング ,  *モバイルコンピューティング ,  実時間処理 ,  適応系 ,  学習アルゴリズム ,  学習モデル ,  評価試験 ,  動特性 ,  データ
準シソーラス用語： *行動認識 ,  能動学習 ,  データストリーム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 発展 ,  ストリーム ,  適応 ,  モバイル ,  活動認識