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J-GLOBAL ID：201902223025510927   整理番号：19A0448621

センサベースの活動認識のための深層学習:調査【JST・京大機械翻訳】

Deep learning for sensor-based activity recognition: A survey

著者 (9件)： Wang Jindong (Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Jindong (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Yiqiang (Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Yiqiang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hao Shuji (Institute of High Performance Computing, A*STAR, Singapore) ,  Peng Xiaohui (Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Peng Xiaohui (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hu Lisha (Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hu Lisha (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 119  ページ： 3-11  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサに基づく活動認識は,低レベルのセンサ読み取りのマルチtudesから人間活動についての深い高レベル知識を探索する。従来のパターン認識手法は,過去数年で大きな進歩を遂げた。しかしながら,それらの方法は,しばしば,発見的な手による特徴抽出に大きく依存し,それらの一般化性能を妨げることができた。さらに,既存の方法は,教師なしおよび増分学習タスクのために理解されている。最近,深い学習の最近の進歩により,自動高レベル特徴抽出を実行することが可能になり,多くの分野で有望な性能を達成している。それ以来,深い学習に基づく方法は,センサベースの活動認識タスクに広く採用されている。本論文は,深い学習ベースのセンサベースの活動認識の最近の進歩を調査した。著者らは,3つの観点から既存の文献をまとめた:センサモダリティ,深いモデル,および応用。また,既存の研究に関する詳細な洞察を提示し,将来の研究のための大きな課題を提案した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *学習 ,  パターン認識 ,  *センサ
準シソーラス用語： モダリティ ,  人間活動 ,  *深層学習 ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  活動認識 ,  パターン認識 ,  パーベイシブコンピューティング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 活動認識 ,  深層学習 ,  調査