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J-GLOBAL ID：201702229052703247   整理番号：17A0943309

日常活動セグメンテーションを自動化するための変化点検出を用いた【Powered by NICT】

Using change point detection to automate daily activity segmentation

著者 (2件)： Aminikhanghahi Samaneh (School of Electrical engineering and Computer Science, Washington State University, Pullman, USA) ,  Cook Diane J. (School of Electrical engineering and Computer Science, Washington State University, Pullman, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PerCom Workshops  ページ： 262-267  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： センサデータに基づく活性間の遷移のリアルタイム検出は価値あるが幾分未開発の課題である。これらの遷移の検出が活性セグメンテーションのための,タイミング通知または介入のための,人間行動を解析するための有用である。本研究では,著者らは連続ヒト日常活動の自動セグメンテーションと認識のための実時間機械学習ベース法を設計し,評価した。活性転移を検出,分離作用への人間の日常活動をセグメンテーションするためのスマートホーム活性認識変化点検出アルゴリズムを統合し,各動作を正確に同定する。実世界スマートホームデータセット上での実験は,遷移を意識した行動認識アルゴリズムを用いた活性境界と流動活性セグメンテーションを検出するための最良の性能をもたらすことを示唆した。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： *セグメンテーション ,  機械学習 ,  *自動化 ,  人間行動 ,  アルゴリズム ,  ヒト
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  スマートホーム ,  自動セグメンテーション ,  実時間 ,  センサデータ ,  *変化点検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 活動 ,  セグメンテーション ,  自動化 ,  変化点検出