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J-GLOBAL ID：201702268777625525   整理番号：17A1274288

ヘルスケアにおける教師なし人間活動認識のための受動無線センシング【Powered by NICT】

Passive wireless sensing for unsupervised human activity recognition in healthcare

著者 (4件)： Li Wenda (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Bristol, UK) ,  Xu Yangdi (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Bristol, UK) ,  Tan Bo (School of Computing, Electronics and Mathematics, Coventry University, UK) ,  Piechocki Robert. J. (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Bristol, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWCMC 2017  ページ： 1528-1533  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： 身体活動分類は日常生活動作(ADL)認識と転倒検出のような種々の応用のための重要なツールである。さらに,レーダシステムの非接触特性は,最小侵襲性センシングプラットフォームを提供する。Dopplerに基づくレーダは,過去に活性分類に使用されてきた。しかし,これらの研究の大部分は,ラベル付き訓練データセットを必要とする教師つき分類を検討した。本論文では,隠れMarkovモデル(HMM)を用いた教師なし分類のためのマイクロDopplerレーダを用いての新しい手法を提案した。活性捕捉のための低複雑性時間アラインメント法を開発し,肘試験はモデル選択のための採用されている。試験結果は,選択された特徴集合と提案した方法の有効性を確認した。結果は,提案したシステムがADL認識タスクにおける非常に良好な性能を提供できる証明した。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： 隠れMarkovモデル ,  日常生活動作 ,  アラインメント ,  転倒 ,  *レーダ ,  Dopplerレーダ ,  捕獲
準シソーラス用語： モデル選択 ,  低複雑性 ,  教師なし分類 ,  教師付き分類 ,  非接触 ,  レーダ探知機 ,  身体活動 ,  *人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヘルスケア ,  教師 ,  人間活動 ,  無線センシング