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J-GLOBAL ID：202002229419988543   整理番号：20A2344214

対称正定値Gaussカーネル解析による歩行認識のための慣性センサ融合【JST・京大機械翻訳】

Inertial sensor fusion for gait recognition with symmetric positive definite Gaussian kernels analysis

著者 (3件)： Permatasari Jessica (Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Connie Tee (Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Ong Thian Song (Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 43-44  ページ： 32665-32692  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  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： 摩耗可能なセンサベースの歩行認識は,それが不確かで,ユーザに優しいため,多くの興味を浴びている。多くの研究がこの分野で行われているが,従来の歩行認識法は欠点からは自由である。本論文では,歩行運動を表す加速度計とジャイロスコープ信号を共分散行列を用いて符号化した。共分散行列は,加速度計とジャイロスコープ信号のためのコンパクトで記述的表現を提供する。非特異共分散行列は本質的に対称の正値(SPD)行列である。Riemann多様体上の点としてそのようなSPDマトリックスを挿入することは,性能の増加をもたらす。しかし,行列多様体に対する直接測地距離計算は,最適以下の結果をもたらす。提案方法は,ポジティブ有限Gaussカーネル関数を通して,高次元再生産カーネルHilbert空間(RKHS)に多様体値点を埋め込むことによって,この問題を解決した。3つの挑戦的なベンチマークデータセットと自己収集データセットについて広範な実験を行った。実験結果は,提案したRKHS埋込み手法の性能を証明した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, 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： Hilbert空間 ,  *対称性 ,  多様体 ,  摩耗 ,  加速度計 ,  Riemann空間 ,  センサ ,  高次元 ,  ジャイロスコープ ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  Kernel関数 ,  慣性センサ ,  *Gaussカーネル ,  *歩容認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 共分散行列 ,  極限学習機械(ELMs) ,  Gaussカーネル ,  Riemann多様体 ,  センサフュージョン

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 対称 ,  Gaussカーネル ,  解析 ,  歩行認識 ,  慣性センサ ,  融合