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J-GLOBAL ID：201702228368378164   整理番号：17A1518543

隠れMarkovモデルに基づく人体動作圧縮赤外分類【JST・京大機械翻訳】

Compressive Infrared Classification of Human Motion Using HMM

著者 (4件)： Guan Qiuju (仲kai農業工程学院机電工程学院 广州 510225) ,  Luo Xiaomu (广州中医薬大学医学信息工程学院 广州 510006) ,  Guo Xuemei (中山大学数据科学与計算机学院 广州 510006) ,  Wang Guoli (中山大学数据科学与計算机学院 广州 510006)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 43  号： 3  ページ： 398-406  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人体動作によって生じる輻射エネルギー変化(Infrared radiation changes,IRC)信号は動作認識の重要な手がかりであり、本論文では隠れMarkovモデルに基づく人体動作圧縮赤外線分類の新しい方法を提案した。人間の動作の自己オクルージョン問題に対して、直交角度に基づく圧縮赤外測定システムを構築し、人体の動作が主投影面と補助投影面のIRC圧縮信号を獲得した。次に,隠れMarkovモデル(Hidden Markov model,HMM)の二層特徴モデリングアルゴリズムを用いて,圧縮領域の動作分類を行った。実験結果により,二層特徴モデリングの平均分類精度は,主層特性モデリングより高く,平均分類精度は,95.71%に達した。この方法は環境支援生活システムに対して人体動作認識の新しい道を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計測システム ,  赤外線 ,  *隠れMarkovモデル ,  オクルージョン ,  直交性 ,  モデリング
準シソーラス用語： 分類精度 ,  二層 ,  動作認識 ,  *身体動作 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Ambient assisted living (AAL) ,  hidden Markov model (HMM) ,  compressive sensing ,  pyroelectric infrared sensors ,  motion classification

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 隠れMarkovモデル ,  人体動作 ,  赤外 ,  分類