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J-GLOBAL ID：202002232411446665   整理番号：20A0591599

環境音を用いた子供活動モデルの認識と分類の生成のための遺伝的アルゴリズムを用いた特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection Using Genetic Algorithms for the Generation of a Recognition and Classification of Children Activities Model Using Environmental Sound

著者 (8件)： Garcia-Dominguez Antonio ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Galvan-Tejada Carlos E. ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Zanella-Calzada Laura A. ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Gamboa-Rosales Hamurabi ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Galvan-Tejada Jorge I. ( CONACYT, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Celaya-Padilla Jose M. ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Luna-Garcia Huizilopoztli ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico) ,  Magallanes-Quintanar Rafael ( Unidad Academica de Ingenieria Electrica, Universidad Autonoma de Zacatecas, Jardin Juarez 147, Centro, Zacatecas 98000, Zac, Mexico)
資料名： Mobile Information Systems (Web)  (Mobile Information Systems (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7044A  ISSN： 1574-017X  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： 子供活動の認識と分類の領域では,異なるデータ源を利用する多くの研究が提案されている。それらのほとんどにおいて,子供の衣服に埋め込まれたセンサが使用されている。本研究では,モバイル機器への応用のために最適化された,自動学習技術による子供活動モデルの認識と分類を生成するために,環境音響データの利用を提案した。最初に,特徴選択のための遺伝的アルゴリズムの使用を示し,使用したデータセットの元のサイズを低減し,移動装置の限られた資源で動作するときの重要な側面を示した。このプロセスの評価のために,5つの異なる分類法を適用した。k-最近傍(k-NN),最近接重心(NC),人工ニューラルネットワーク(ANNs),ランダムフォレスト(RF),および再帰分割木(Rパーツ)である。最後に,音声信号に基づく子供の活動の同定を可能にするモデルの開発において最良の性能を示す分類法を同定するために,精度に基づいて得られたモデルの比較を行った。結果によると,最良の性能はRFを通して開発された5つの特徴モデルによって提示され,0.92の精度を得て,有意な精度で特徴の減少した集合に基づいて自動的に子供の活動を分類することができると結論づけることができる。Copyright 2020 Antonio Garcia-Dominguez et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  *子供 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  音響 ,  音声信号 ,  ニューラルネットワーク ,  学習 ,  重心 ,  衣服 ,  最適化 ,  センサ
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  分類法 ,  モバイルデバイス ,  *環境音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (53件)：

• M. G. Navarro, "Inteligencia ambiental: entornos inteligentes ante el desafío de los procesos inferenciales," Eidos: Revista de Filosofía, vol. 15, pp. 184-205, 2011.
• D. Ding, R. A. Cooper, P. F. Pasquina, L. Fici-Pasquina, "Sensor technology for smart homes," Maturitas, vol. 69, no. 2, pp. 131-136, 2011.
• A. H. Buckman, M. Mayfield, S. B. M. Beck, "What is a smart building?," Smart and Sustainable Built Environment, vol. 3, no. 2, pp. 92-109, 2014.
• H. Chourabi, T. Nam, S. Walker et al., "Understanding smart cities: an integrative framework," Proceedings of the 2012 45th Hawaii International Conference on System Sciences, Maui, HI, USA, January 2012.
• Y. Kim, H. Ling, "Human activity classification based on micro-Doppler signatures using a support vector machine," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 47, no. 5, pp. 1328-1337, 2009.

タイトルに関連する用語 (7件)： 環境音 ,  子供 ,  活動 ,  モデル ,  分類 ,  遺伝的アルゴリズム ,  特徴選択