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J-GLOBAL ID：202002213339045809   整理番号：20A1758026

活動パターンのマルチエージェント検出とラベリング【JST・京大機械翻訳】

Multi-agent detection and labelling of activity patterns

著者 (3件)： Portelo Ana (INESC-ID, Lisbon, Portugal) ,  Aguiar A. Pedro (Faculty of Engineering, University of Porto (SYSTEC/FEUP), Porto, Portugal) ,  Lemos Joao M. (INESC-ID, Lisbon, Portugal)
資料名： Signal, Image and Video Processing  (Signal, Image and Video Processing)
巻： 14  号： 6  ページ： 1207-1215  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4946A  ISSN： 1863-1711  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタ(KF)フレームワークにおける多重通信エージェントによって推定されるベクトル場抽象を用いて,ターゲット軌道から遠方場活動パターンの自動検出とラベリングの問題に取り組んだ。拡散KFの新しい2D応用を提案した。提案手法は,推定エージェントが状態のライブラリを作成することにより,同じ空間領域で複数のベクトル場抽象化を生成する。推定ベクトル場を評価するための内部整合性測度を計算し,信号低性能推定の閾値を確立した。合成および実データ集合に関する実験結果は,提案手法が訓練軌跡から活動パターンを正しく検出し,新しいテスト軌跡を用いて,以前に検出した活動パターンに整合するか,あるいはエージェントライブラリに追加される新しい活動パターンを検出することを示した。さらに,内部整合性測度は,低性能ベクトル場抽象を正しく止める。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  多重通信 ,  二次元 ,  ベクトル場 ,  Kalmanフィルタ ,  遠方場 ,  *エージェント
準シソーラス用語： 自動検出 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 活動パターン ,  Kalmanフィルタ ,  マルチエージェント推定 ,  階層的クラスタリング

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 活動 ,  マルチエージェント ,  ラベリング