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J-GLOBAL ID：201802215458194186   整理番号：18A0315098

マイクロ波ドップラーセンサを用いたモデルベースの転倒状態推定に関する研究

A STUDY ON THE MODEL BASED FALL DETECTION SYSTEM USING MICROWAVE DOPPLER RADAR

著者 (2件)： 永沼暁 (九大 大学院芸術工学府) ,  大草孝介 (九大 大学院芸術工学研究院)
資料名： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
巻： 30  号： 1  ページ： 17-30  発行年： 2017年12月25日 
JST資料番号： L1432A  ISSN： 0914-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 独居老人の室内での転倒は,状態によっては自力での通報が難しく...

シソーラス用語： *老人 ,...
準シソーラス用語： *Dopplerセンサ ,...

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分類 (3件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

引用文献 (16件)：

• Abbate, S., Avvenuti, M., Bonatesta, F., Cola, G., Corsini, P. & Vecchio, A. (2012). A smartphone-based fall detection system. Pervasive Mobile Computing, 8, 883-899.
• Albert, M. V., Kording, K., Herrmann, M. & Jayaraman, A. (2012). Fall classification by machine learning using mobile phones. PLoS ONE, 7, e36556.
• Byrd, R. H., Lu, P., Nocedal, J. & Zhu, C. (1995). A limited memory algorithm for bound constrained optimization. SIAM Journal on Scientific Computing, 16, 1190-1208.
• Dai, J., Bai, X., Yang, Z., Shen, Z. & Xuan, D. (2010). Mobile phone-based pervasive fall detection.Personal and Ubiquitous Computing, 14, 633-643.
• Edgcomb, A. & Vahid, F. (2012). Privacy perception and fall detection accuracy for in-home video assistive monitoring with privacy enhancements. ACM SIGHIT (Special Interest Group on Health Informatics) Record, 2(2), 6-15.

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクロ波 ,  モデルベース ,  転倒 ,  状態推定 ,  研究