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J-GLOBAL ID：201702274069420409   整理番号：17A1265412

Ubisense方式を用いた屋内人間活動認識のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)【Powered by NICT】

Convolutional neural networks (CNN) for indoor human activity recognition using Ubisense system

著者 (4件)： Li Jun (College of Computer Science, Inner Mongolian University, Hohhot 010021, China) ,  Wu Rongkai (College of Computer Science, Inner Mongolian University, Hohhot 010021, China) ,  Zhao Jiaxiang (College of Computer Science, Inner Mongolian University, Hohhot 010021, China) ,  Ma Yingdong (College of Computer Science, Inner Mongolian University, Hohhot 010021, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 2068-2072  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： 空間位置情報に基づく屋内人間行動認識の精度を改善するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた認識法を提案した。生空間位置データを前処理と動き特徴,周波数特徴と統計的特徴の中にそれらを移動させる。これらの特徴は,局所特徴解析を行うためにCNNに入力した。その後,特徴的な出力項目,ソフトマックス分類器,六活性,歩行,座位,横臥,立位とジョギング,ジャンプを含む認識によって処理しなければならない,を得た。実験結果を比較することにより,異なる実験者の最良の認識率は86.7%,その実現可能性を示している。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 ,  周波数 ,  座位 ,  位置情報 ,  *畳込み ,  立位 ,  前処理
準シソーラス用語： 認識率 ,  横臥 ,  統計的特徴 ,  *行動認識 ,  *屋内 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 屋内 ,  人間 ,  活動認識 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  CNN