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J-GLOBAL ID：201902264920455599   整理番号：19A2723940

深層学習を用いた監視に基づく自殺検出システム【JST・京大機械翻訳】

Surveillance Based Suicide Detection System Using Deep Learning

著者 (2件)： Chiranjeevi V. Rahul (CSE Panimalar Engineering College,,,Chennai,,India,600123) ,  Elangovan D. (CSE Panimalar Engineering College,,,Chennai,,India,600123)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ViTECoN  ページ： 1-7  発行年： 2019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： 近年,自殺は作業ストレスと抑うつのために増殖している。異なるタイプの自殺者は,人の精神に基づいて実行される。多くの方法の中で,懸垂の試みはデmiseの主要な原因の一つである。それは,アンカーポイントから懸架することによって意図的に殺すことの作用である。ハンギング率は,あらかじめ人の自殺傾向を検出することにより低減できる。ドア警報のような多くの技術があるが,懸垂を同定するためには,それらの限界はシステムの非効率性をもたらす。機械学習,深い学習などの最新技術は様々なセキュリティ機構で使用されている。したがって,提案したシステムにおいて,自己組織化マッピングの助けを借りた深い学習概念を用いて,ビデオが監視カメラから捕捉された後に特徴を抽出した。この提案したシステムは,従来の方法と比較した場合,前進における懸垂試行の決定において効率的な結果を提供する。Copyright 2019 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： *自殺 ,  機械学習 ,  懸垂 ,  抑うつ ,  録画装置 ,  警報 ,  *学習 ,  自己組織化 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 監視カメラ ,  自殺念慮 ,  検知システム ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  自殺 ,  検出システム