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J-GLOBAL ID：201702273557930515   整理番号：17A1645908

人間行動理解における最近の進歩:調査【Powered by NICT】

Recent advances in human behaviour understanding: A survey

著者 (2件)： Mahata Jayanti (Department of Information Technology, MCKV Institute of Engineering, Howrah, India) ,  Phadikar Amit (Department of Information Technology, MCKV Institute of Engineering, Howrah, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DevIC  ページ： 751-755  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： 我々の日常生活では,著者らの既存のインフラストラクチャと情報通信技術を正しい時間で正しい情報を得るためにしようとしている。この目標を達成する一つの方法は,実際の寿命データを捕捉し,解析することにより人間行動を理解することである。ヒト挙動の理解は,人間行動,活動,個人,表情,姿勢とジェスチャの数,音声特性,個体間の距離,異なる気象条件,職場,相互作用および年齢群のような種々の因子に基づく研究者にとって重要な問題である。幾何学的形状マッチング,人工神経回路網,色空間解析,Bayesモデル,隠れMarkovモデル,Gauss混合モデル,サポートベクトルマシンと深層学習のような種々のツールと技術を個別に使用することができ,またはこの目的を解決するために一緒に組み合わせることができる。概念には家庭,医療,輸送,教育,安全性,娯楽,スポーツおよび他の多くの場所に適用することができる。本論文では,人間行動を理解するために用いられる技術の進化に焦点を当て,種々の段階にそれらを分裂し,利点と欠点を見出し,また重要な未解決研究課題を論じた。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 ,  スポーツ ,  安全性 ,  サポートベクトルマシン ,  *人間行動 ,  表情 ,  インフラストラクチャー ,  隠れMarkovモデル ,  ヒト ,  相互作用
準シソーラス用語： 深層学習 ,  Gauss混合モデル ,  Bayes法 ,  空間解析 ,  身振り , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間行動 ,  理解 ,  調査