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J-GLOBAL ID：201902278287197563   整理番号：19A2840183

有効ブルセンサを用いた高齢者の活動の認識:ブースティングに基づくアンサンブルアルゴリズムの比較【JST・京大機械翻訳】

Recognizing activities of the elderly using wearable sensors: a comparison of ensemble algorithms based on boosting

著者 (6件)： Wu Yuchuan (School of Mechanical Engineering and Automation, Hubei Key Laboratory of Digital Textile Equipment, Wuhan Textile University, Wuhan, China) ,  Qi Shengfeng (School of Mechanical Engineering and Automation, Hubei Key Laboratory of Digital Textile Equipment, Wuhan Textile University, Wuhan, China) ,  Hu Feng (School of Mechanical Engineering and Automation, Hubei Key Laboratory of Digital Textile Equipment, Wuhan Textile University, Wuhan, China) ,  Ma Shuangbao (School of Mechanical Engineering and Automation, Hubei Key Laboratory of Digital Textile Equipment, Wuhan Textile University, Wuhan, China) ,  Mao Wen (Wuhan Third Hospital (Tongren Hospital of Wuhan University), Wuhan, China) ,  Li Wei (Wuhan Third Hospital (Tongren Hospital of Wuhan University), Wuhan, China)
資料名： Sensor Review  (Sensor Review)
巻： 39  号： 6  ページ： 743-751  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0968A  ISSN： 0260-2288  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:ウェアラブルセンサに基づく人間行動認識において,ほとんどの以前の研究は単一タイプのセンサと単一分類器に焦点を合わせてきた。本研究は,高齢者の行動データを収集するために,柔軟なセンサと三軸加速度計に基づくウェアラブルセンサを使用することを目的とした。それは,行動を分類し,その有効性を検証するために,アンサンブルアルゴリズムに基づく統計的モデリングアプローチを使用する。設計/方法論/アプローチ:1日の行動の9つのタイプを,高齢ボランティアのグループから着用可能なセンサ装置によって収集し,動作シーケンスの時間領域特徴を抽出した。特徴ベクトルの次元を線形判別分析により低減した。XGBoostに基づくアンサンブル学習法を用いて,高齢行動認識のモデルを構築した。その性能を,Boostingアルゴリズムに基づく他のアルゴリズムの動作認識率,および単一分類器モデルの精度と比較した。この方法の有効性を3つの実験により検証した。結果は,XGBoostが高齢者の9つの毎日の行動を分類することができて,94.8パーセントの平均認識比率を達成することができることを示して,それは単一分類装置と他の集合アルゴリズムより優れていた。実際的な意味:研究は,高齢者の治療とリハビリテーション,および転倒の予防を含む,ヘルスケアのために重要な意味を持つことができた。単一タイプのセンサを用いる代わりに,本研究では,高齢者の日常行動データを得るためにウェアラブルセンサを用いた。結果は,適切な方法を使用することによって,装置が低コストで共同作用の詳細なデータを得ることができることを示した。性能における差異を比較して,XGBoostが高齢行動認識のモデルを構築するための最も適切なアルゴリズムであると結論づけた。この方法は,ウェアラブルセンサと共に,それらのリハビリテーション活動における高齢者を監視するための重要なデータと正確なフィードバック情報を提供することができる。Copyright 2019 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リハビリテーション ,  有効性 ,  検出器 ,  センサ ,  協力作用 ,  *アルゴリズム ,  分類装置 ,  ボランティア
準シソーラス用語： 行動認識 ,  アンサンブル学習 ,  線形判別分析 ,  特徴ベクトル ,  時間領域 ,  ウェアラブルセンサ ,  *ブースティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 線形判別分析(LDA) ,  高齢者の行動認識 ,  アンサンブル学習 ,  有効ブルセンサ ,  XGBoost

分類 (1件)： 生体計測・解析一般  (EL03010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 活動 ,  ブースティング ,  アンサンブル ,  アルゴリズム