文献

J-GLOBAL ID：201802234013934590   整理番号：18A0708591

ウェアラブル加速度計に基づく子供の身体活動分析システムのための歩行認識法【JST・京大機械翻訳】

Walking recognition method for physical activity analysis system of child based on wearable accelerometer

著者 (5件)： Xie Cheche (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Bi Sheng (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Dong Min (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Li Lan (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640) ,  Chi Sunhuang (School of Computer Science & Engineering, South China University of Technology, GuangZhou, 510640)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 2439-2443  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： 加速度計に基づく日常生活(ADL)認識の活動はますます重要な研究であり,それはしばしば多クラス分類問題として扱われ,生活において広く使われることができる。しかし,それはすべての活動を等しく扱い,それはいくつかの特定の活動において高い精度を得ることができないが,応用シナリオを結合する特定の研究を欠いている。本論文では,ウェアラブル加速度計に基づく子供の身体活動解析システムのための歩行認識法,階層的AdaBoostを提示した。分類精度を改善するために,AdaBoost分類器を2層分類器に改良した。実験結果は,階層的AdaBoostが,歩行認識のためのSVM,自動符号器,K-平均およびKNNのような1クラス分類と比較して,より高い性能を持つことを示した。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： 符号器 ,  *子供 ,  *加速度計
準シソーラス用語： 分類精度 ,  AdaBoost ,  多クラス分類 ,  日常生活 ,  *身体活動 ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェアラブル ,  加速度計 ,  子供 ,  身体 ,  活動分析 ,  歩行認識