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J-GLOBAL ID：201802248300012161   整理番号：18A0165470

空気圧センサを用いた慣性測定ユニットに基づく人間活動分類の包括的評価【Powered by NICT】

Comprehensive evaluation of human activity classification based on inertia measurement unit with air pressure sensor

著者 (3件)： Ishikawa Takahiro (Department of System Design Engineering, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Hayami Hitoshi (Faculty of Business and Commerce, Keio University, Mita, Japan) ,  Murakami Toshiyuki (Department of System Design Engineering, Keio University, Yokohama, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： M2VIP  ページ： 1-6  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： 型ウェアラブルセンサである単一慣性測定ユニット(IMUセンサ,加速度センサ,ジャイロセンサ,磁力計と空気圧センサ)を用いて検出と分類を人間活動の精度向上に焦点を当てた。一般的に,分類モデルの性能は,これらの方法論により決定されるセンサ,座標変換,時間窓,時間-周波数領域解析,機械学習アルゴリズムの数と種類。本論文の貢献は,以下の三点にまとめた。,さらに人間活動推定の精度を改善するために利用されている圧力センサ。この情報は階段とエレベータによるアップ/ダウン運動を推定するために有効であった。第二に,異なった方法論を用いて組み合わせの包括的な評価は,最適分類モデルを見出すために行った。第三に,アンサンブル学習は,推定精度を改善した。人間活動推定の95%以上の精度で優れた性能を示した。Copyright 2018 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： 座標変換 ,  磁力計 ,  圧力センサ ,  学習アルゴリズム ,  *計測器 ,  *センサ
準シソーラス用語： 推定精度 ,  アンサンブル学習 ,  分類モデル ,  高精度化 ,  ジャイロセンサ ,  加速度センサ ,  ウェアラブルセンサ ,  *人間活動 ,  *空気圧センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 空気圧センサ ,  慣性 ,  測定ユニット ,  人間 ,  活動 ,  分類 ,  評価