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J-GLOBAL ID：201702288816095083   整理番号：17A1397994

個人スマートフォンセンサデータのための多変量隠れMarkovモデル:時系列分析【Powered by NICT】

Multivariate Hidden Markov Models for Personal Smartphone Sensor Data: Time Series Analysis

著者 (2件)： Kamp William Stephen van der ,  Osgood Nathaniel David
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICHI  ページ： 179-188  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： スマートフォン・ベースの人間活動認識(HAR)は健康調査のための成長値を提供する。オフライン隠れMarkovモデル(HMM)を適用した多変量スマートフォンセンサデータに,時系列状態への個々の挙動を分類する。教師つきH MM,小さな自己報告研究からのグランドトルースデータを用いて検証を使用した。HMMは,電話で者,オフ車両対車載,電話沖者対座位と立位と歩行,いくつかの参加者のための電話沖者分類における合理的な精度を達成した。強い証拠が他の場合には貧弱な精度は参加者誤表示によって引き起こされた,HMMの欠点は寄与したことが示唆された。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： *スマートフォン ,  *隠れMarkovモデル ,  電話 ,  *時系列分析 ,  立位
準シソーラス用語： 健康調査 ,  人間活動 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 個人 ,  多変量 ,  隠れMarkovモデル ,  時系列分析