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J-GLOBAL ID:201902228231276233   整理番号:19A1279264

センサベースの人間活動認識のためのコードブックアプローチの一般性について【JST・京大機械翻訳】

On the Generality of Codebook Approach for Sensor-Based Human Activity Recognition
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 44  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7178A  ISSN: 2079-9292  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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異なるセンサを装備したモバイル機器の最近の普及により,日常生活における活動を連続的に認識し監視することが可能になっている。このセンサに基づく人間活動認識は,適切な活動クラスにセンサ値の系列を分類するためのシーケンス分類として定式化される。一つの重要な問題は,各シーケンスの特性を正確に表現し,正確な認識を導くことができる特徴をモデル化する方法である。センサデータに関する事前知識と手動調査に基づいて,そのような特徴を手につけることが困難である。これを克服するために,大量のデータから有用な特徴を抽出する特徴学習アプローチに焦点を合わせた。特に,コードブックアプローチと呼ばれる単純ではあるが効果的なものを採用した。これは,シーケンスからクラスタに収集された多数の系列をグループ化する。各クラスタ中心は符号語と呼ばれ,統計的に特徴的なサブシーケンスを表す。次に,符号語の分布を表現する特徴としてシーケンスを符号化した。物理的,精神的およびアイベース活動に対する異なる認識タスクに関する広範な実験により,コードブックアプローチの有効性,一般性およびユーザビリティを検証した。Copyright 2019 The Author(s) 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 (2件):
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パターン認識  ,  計測機器一般 
引用文献 (49件):
タイトルに関連する用語 (3件):
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