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J-GLOBAL ID:201802282968997030   整理番号:18A1513317

スマートフォンベースの落下検出のための加速度データのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining Acceleration Data for Smartphone-based Fall Detection
著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  号: KST  ページ: 74-79  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:
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転倒は,高齢者の生活の質に直接影響する公衆衛生問題になっている。多くの年にわたり,その結果を避けることを目的として,最初に転倒を検出するシステムを開発するための様々な方法が研究されてきた。しかし,関心のある人を監視するために開発された既存のシステムは,高価で実用的ではない。最近,内蔵加速度計センサを用いたスマートフォンに基づく転倒検出システムが提案されている。しかし,高い誤警報率は,スマートフォンに基づく転倒監視の有効性を有意に制限する。本研究では,転倒監視のための新しいデータマイニングアルゴリズムを提案した。それは,加速度計のデータからシーケンスパターンを発見し,次に,移動プラットフォーム上の信頼できる落下検出器システムを構築するために抽出したパターンを利用する。提案した方法を評価するために,Mobiと実データセットに関する実験を行った。実験結果は,著者らの方法が最先端のスマートフォンベースの転倒検出アルゴリズムと比較して許容できる誤警報比率で高い検出率を達成することを示した。それらの結果を避けることを目的として,最初に転倒を検出するシステムを開発するために種々の方法を研究した。しかし,関心のある人を監視するために開発された既存のシステムは,高価で実用的ではない。最近,ビルチン加速度計センサを用いたスマートフォンに基づく転倒検出システムが,上記の限界に対処するために提案されている。しかし,高い誤警報率はスマートフォンに基づく転倒監視の有効性を有意に制限する。本研究では,転倒監視のための新しいデータマイニングアルゴリズムを提案した。それは,加速度計のデータからシーケンスパターンを発見し,次に,移動プラットフォーム上の信頼できる落下検出器システムを構築するために抽出したパターンを利用する。提案した方法を評価するために,Mobiと実データセットに関する実験を行った。実験結果は,著者らの方法が最先端のスマートフォンベースの転倒検出アルゴリズムと比較して許容できる誤警報比率で高い検出率を達成することを確認した。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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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