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J-GLOBAL ID：201902271218381187   整理番号：19A1100618

体内センサ位置階層分類【JST・京大機械翻訳】

On-Body Sensor Positions Hierarchical Classification

著者 (3件)： Sang Vu Ngoc Thanh (Department of Computer and Information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo 184-8588, Japan) ,  Yano Shiro (Department of Computer and Information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo 184-8588, Japan) ,  Kondo Toshiyuki (Department of Computer and Information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo 184-8588, Japan)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 18  号： 11  ページ： 3612  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  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： ユーザの日常活動と現在の健康状態に関する有用な情報を提供するので,多くの運動センサに基づく応用が近年開発されている。しかし,これらの応用のほとんどはセンサ位置の知識を必要とする。したがって,本研究はセンサ位置検出の問題に焦点を合わせた。10人の被験者から種々の身体位置において,静止状態と歩行センサデータを収集した。オフセット値は,各センサユニットの各軸に対する歩行データから静止位相のセンサデータを減算することにより除去された。階層的分類技術は局所分類器の最適化に基づいている。多くの一般的特徴を計算し,特定の分類のために有益な特徴を選択した。このアプローチにおいて,腕側と手側識別のような局所分類器は,対応して,0.99と1.00のF1スコアをもたらした。全体として,提案した方法は加速度計とジャイロスコープを用いてそれぞれ0.81と0.84のF1スコアを達成した。さらに,この解析における寄与特徴とパラメータ調整についても検討した。Copyright 2019 The Author(s) 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 ,  オフセット ,  位相 ,  ジャイロスコープ ,  加速度計 ,  特徴選択 ,  最適化
準シソーラス用語： スコア ,  センサデータ ,  被験者 ,  位置検出 ,  モーションセンサ ,  健康状態 ,  階層分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： センサ位置 ,  慣性測定装置 ,  特徴選択 ,  フラクタル次元 ,  階層的分類

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計測機器一般  (AD02000X)

引用文献 (59件)：

• Shi, D.; Wang, R.; Wu, Y.; Mo, X.; Wei, J. A novel orientation- and location-independent activity recognition method. Pers. Ubiquitous Comput. 2017, 21, 427-441.
• Godfrey, A. Wearables for independent living in older adults: Gait and falls. Maturitas 2017, 100, 16-26.
• Morales, J.; Akopian, D. Physical activity recognition by smartphones, a survey. Biocybern. Biomed. Eng. 2017, 37, 388-400.
• Pannurat, N.; Thiemjarus, S.; Nantajeewarawat, E.; Anantavrasilp, I. Analysis of Optimal Sensor Positions for Activity Classification and Application on a Different Data Collection Scenario. Sensors 2017, 17, 774.
• Shoaib, M.; Bosch, S.; Incel, O.; Scholten, H.; Havinga, P. A Survey of Online Activity Recognition Using Mobile Phones. Sensors 2015, 15, 2059-2085.

タイトルに関連する用語 (1件)： 階層分類