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J-GLOBAL ID：201702218927144671   整理番号：17A1393498

非制御環境における人間活動生データの認識のためのニューラルネットワークに基づくアプローチ【Powered by NICT】

DNN-Based Approach for Recognition of Human Activity Raw Data in Non-Controlled Environment

著者 (3件)： Amroun Hamdi ,  Temkit Mhamed ,  Ammi Mehdi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AIMS  ページ： 121-124  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： 本論文では,活性の正確な認識はスマートオブジェクトのネットワークを用いて得ることができるかどうかを調べた。手法は,対象者のある種の活動の分類で構成されている:歩行,起立,座位および横臥した。研究は一般的に連結されたオブジェクト:スマート時計,スマートフォンと遠隔制御のネットワークを使用し,制御されていない実験中に参加者が輸送される。三デバイスのセンサデータは,データの事前前処理をせずに深層ニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズムにより分類した。(DNN)はディシジョンツリー(DT)とサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムと比較して良好な結果を与えることを示した。結果はまた,参加者の活性は98.53%以上の精度で分類され,平均であったことを示した。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： *ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  スマートフォン ,  深層 ,  *ネットワーク ,  遠隔制御 ,  アルゴリズム ,  歩行 ,  ディシジョンツリー ,  座位 ,  前処理
準シソーラス用語： センサデータ ,  *生データ ,  *人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  人間活動 ,  生データ ,  ニューラルネットワーク