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J-GLOBAL ID：201802293878642401   整理番号：18A1513414

家庭内の人間被験者によるスマート支援を学習するためのKinectベースのマイクロ行動センシングシステム【JST・京大機械翻訳】

Kinect-Based Micro-Behavior Sensing System for Learning the Smart Assistance with Human Subjects Inside Their Homes

著者 (5件)： Mizumoto Teruhiro (Nara Institute of Science and Technology Ikoma, Graduate School of Information Science, Nara, Japan) ,  Fornaser Alberto (University of Trento Dep. of Industrial Engineering, Trento, Italy) ,  Suwa Hirohiko (Nara Institute of Science and Technology Ikoma, Graduate School of Information Science, Nara, Japan) ,  Yasumoto Keiichi (Nara Institute of Science and Technology Ikoma, Graduate School of Information Science, Nara, Japan) ,  De Cecco Mariolino (Nara Institute of Science and Technology Ikoma, Graduate School of Information Science, Nara, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： MetroInd4.0&IoT  ページ： 1-6  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： コンテキストの自動センシングと理解は,スマートシステムにおける適切な決定を行うために重要である。特に,人間活動と行動を理解して追跡することは,システムがそれらをサポートするか模倣することを可能にする有用な要素である。種々のセンサを用いて活性または挙動を同定する多くの研究があるが,それらの多くは粗い活性を同定することができて,いくつかの研究はプライバシーに関してひどく干渉した。本研究では,Kinectセンサによるマイクロ挙動センシングシステムを提案した。感性センサのようなカメラ装置によるプライバシーの侵入を減らすために,著者らのシステムは,骨格データから抽出された特徴を用いることによって,マイクロ挙動を同定する。このシステムを,科学技術研究所における実際のスマートホームに展開した。次に,実際の日常活動を収集するために15日間の実験を行い,調seas,切断,混合,洗浄などのような調理活動に関連したミクロ挙動の同定精度を確認した。本論文では,5つの主要なマイクロ挙動を考察した。分類における達成された精度は78%である。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： センサ ,  調理 ,  *プライバシー ,  カメラ ,  科学技術
準シソーラス用語： スマートホーム ,  Kinectセンサ ,  人間活動 ,  *センサシステム ,  *Kinect ,  *被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 家庭 ,  人間 ,  被験者 ,  支援 ,  学習 ,  Kinect ,  行動 ,  センシングシステム