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J-GLOBAL ID：201802269399665615   整理番号：18A0138049

緊急第一応答者行動認識システムのためのセンサと特徴選択【Powered by NICT】

Sensor and feature selection for an emergency first responders activity recognition system

著者 (4件)： Scheurer Sebastian (Insight Centre for Data Analytics, Dep. of Computer Science, University College Cork, Cork, Ireland) ,  Tedesco Salvatore (Tyndall National Institute, University College Cork, Cork, Ireland) ,  Brown Kenneth N. (Insight Centre for Data Analytics, Dep. of Computer Science, University College Cork, Cork, Ireland) ,  O’Flynn Brendan (Tyndall National Institute, University College Cork, Cork, Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSENS  ページ： 1-3  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： 人間活動認識(HAR)は広い範囲の応用,転倒に対する外来患者の回収,有害な運動パターンのための労働者,高齢者集団のモニタリングなどを有している。これらのシステムは電池寿命,電力消費,従って計算量,は主要な関心事である環境で動作する。緊急第一応答者モニタリングシステムとの関連でHAR問題の次元を低減するための三つの方法を検討した。(A)ccelerometer,(G)yroscopeおよび(P)圧センサの異なる組合せを用いた場合は,k最近傍,サポートベクトルマシン,勾配ブーストツリーの精度を推定した。次に,次元縮小のための主成分分析および特徴選択のためのKruskal-Wallis試験を適用した。著者らの結果は,最良の組合せは,すべての三個のセンサ(MAE: 3.6%),次いでA/G(MAE: 3.7%)およびA/P組合せ(MAE 4.3%)を含むものであることを示した:加速度計のみを用いた場合と同じであった。さらに,著者らの結果は,Kruskal-Wallis試験は,特徴の50%までを,分類アルゴリズムの性能を改善するが,に用いることができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  電力消費 ,  *センサ ,  計算量 ,  サポートベクトルマシン ,  加速度計 ,  監視装置 ,  *特徴選択 ,  次元縮小 ,  老人
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  電池寿命 ,  運動パターン ,  人間活動 ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 応答 ,  行動認識 ,  特徴選択