文献

J-GLOBAL ID：201802237575131936   整理番号：18A0728240

マルチモーダルセンサデータ融合を用いた人間活動認識意識フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A human activity recognition-aware framework using multi-modal sensor data fusion

著者 (5件)： Kwon Eunjung (Electronic and Telecommunications Research Institute (ETRI), 218 Gajeongro, Yuseong-gu, Daejeon, 305-700, Korea) ,  Park Hyunho (Electronic and Telecommunications Research Institute (ETRI), 218 Gajeongro, Yuseong-gu, Daejeon, 305-700, Korea) ,  Byon Sungwon (Electronic and Telecommunications Research Institute (ETRI), 218 Gajeongro, Yuseong-gu, Daejeon, 305-700, Korea) ,  Jung Eui-Suk (Electronic and Telecommunications Research Institute (ETRI), 218 Gajeongro, Yuseong-gu, Daejeon, 305-700, Korea) ,  Lee Yong-Tae (Electronic and Telecommunications Research Institute (ETRI), 218 Gajeongro, Yuseong-gu, Daejeon, 305-700, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCE  ページ： 1-2  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： 近年,スマートフォンと他の普及しているデバイスによって,状況認識のパラダイムは家庭におけるIoT装置に拡張された。IoT装置は,民間または公共環境における事故または災害の予測を助けることができるデータを生成する。IoT装置において,機械学習技術は,サービスプロバイダの目的に従って何が本当に意味するかについての洞察を助けることができる。そこで,IoT装置による環境内のいくつかの種類のユーザの状況を理解するために,リアルタイムで正確な状況を保証するための多くのデータを管理するために,新しい人間活動認識方式が必要である。分析結果の精度とユーザに対応する状況を形成する応答時間はサービスを提供する上で重要な因子であるので,著者らは家庭におけるIoT装置と消費者装置に接続されたマルチモーダルセンサを用いた人間活動認識フレームワークを提示した。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： スマートフォン ,  消費者 ,  応答時間 ,  *多モード
準シソーラス用語： *行動認識 ,  実時間 ,  サービスプロバイダ ,  モノのインターネット ,  状況認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチモーダル ,  センサデータ融合 ,  人間 ,  活動認識 ,  意識 ,  フレームワーク