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J-GLOBAL ID：201802232875629336   整理番号：18A1896145

無線ボディセンサネットワークにおけるエネルギー効率の良い活動認識のための適応圧縮分類【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Compressed Classification for Energy Efficient Activity Recognition in Wireless Body Sensor Networks

著者 (3件)： Xiao Ling ,  Meng Yu ,  Wu Kai
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BIGCOM  ページ： 41-45  発行年： 2018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： 活動認識のためのエネルギー効率は,長期健康監視応用における挑戦的な課題である。無線体センサネットワークにおけるエネルギーを節約するために,活性認識のための適応圧縮分類フレームワークを提案した。提案した機構は,与えられた認識精度に従う最小活動比圧縮比を推定し,活動認識の結果からフィードバックに基づくセンサノードによって取られたサンプル数を適応的に調整する。電力消費と分類性能の最適トレードオフを迅速に見出すために,bruTe力アルゴリズムを利用した。実世界の活動データセットに関する実験により,エネルギー消費量が28%低減した90.5%の認識精度を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  *エネルギー効率 ,  アルゴリズム ,  圧縮比 ,  エネルギー消費 ,  電力消費
準シソーラス用語： センサノード ,  認識精度 ,  *行動認識 ,  *ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 無線 ,  ボディ ,  センサネットワーク ,  エネルギー効率 ,  活動認識 ,  適応 ,  分類