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J-GLOBAL ID：201702232637304754   整理番号：17A1671041

改良PSO最適化ニューラルネットワークアルゴリズムによる人間の姿勢認識【JST・京大機械翻訳】

Human posture recognition based on neural network optimized by improved PSO algorithm

著者 (4件)： He Jiajia (長沙理工大学計算机与通信工程学院,湖南長沙,410114) ,  Li Ping (長沙理工大学計算机与通信工程学院,湖南長沙,410114) ,  Liu Jingping (長沙理工大学計算机与通信工程学院,湖南長沙,410114) ,  Dai Ao (長沙理工大学計算机与通信工程学院,湖南長沙,410114)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 36  号： 1  ページ： 115-118  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： 人間の姿勢の認識精度を改善するために,改良粒子群最適化(PSO)ニューラルネットワークに基づく姿勢認識アルゴリズムを提案した。加速度センサを用いて加速度情報を取得し,一般的な特徴集合に基づいて,ニューラルネットワークの入力として,離散係数と曲線積分の2つの新しい特徴を加えた。PSOニューラルネットワークのパラメータを用いて,制御確率により,粒子の遺伝的操作を適応的に行い,粒子の局所的極小値を増加させる能力を強化した。訓練後の神経回路網を用いて6種類の人体姿勢を識別した。実験結果は以下を示す。このアルゴリズムの収束速度とグローバル最適化能力は改善されて,他の古典的アルゴリズムと比較してより高い認識精度を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  遺伝 ,  *最適化 ,  加速度 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  収束速度 ,  線積分 ,  加速度センサ ,  認識アルゴリズム ,  粒子群最適化 ,  認識精度 ,  *姿勢認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： human posture recognition ,  particle swarm optimization (PSO) algorithm ,  neural network ,  discrete coefficient ,  curve integral

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： PSO ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  人間 ,  姿勢認識