文献

J-GLOBAL ID：202002251873465643   整理番号：20A2281533

CNNを用いた制御環境における人間活動の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Human Activities in a Controlled Environment using CNN

著者 (4件)： Porwal Kakshak (School of Computer Science and Engineering Vellore Institute of Technology (VIT),Vellore,India) ,  Gupta Rohan (School of Computer Science and Engineering Vellore Institute of Technology (VIT),Vellore,India) ,  Naik Tejas G (School of Computer Science and Engineering Vellore Institute of Technology (VIT),Vellore,India) ,  Vijayarajan V (School of Computer Science and Engineering Vellore Institute of Technology (VIT),Vellore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOSEC  ページ： 291-296  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間中心コンピューティングは,人間活動を理解し,コンピュータシステムとそれらの社会的文脈とユーザを統合することを目指した研究の新興分野である。人間行動認識(HAR)は,画像/ビデオのためのセンサ,スマートフォンまたはデータセットを用いて行うことができる。立位,ダウンステア,ジョギング,歩行,ランニングおよび座位のような身体活動を理解するための方法を設計することは非常に重要である。畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,データセットと機械学習の助けを借りて前述の活動を分類した。データセットを,特定の前処理なしにCNNを直接訓練するための入力として使用した。人間活動認識は実験データを必要とするので,初期ステップは,独立性の位置を得るために適切な方法を適用した後のデータを解析することである。活性認識プロセスの類似性を計算し,最後に,実験データを,実験データおよび種々の方法の影響によって実行した。提案した解法は,低い計算コストで同定に関して高精度を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機システム ,  前処理 ,  録画装置 ,  座位 ,  センサ ,  類似性 ,  立位 ,  機械学習 ,  *スマートフォン
準シソーラス用語： ジョギング ,  人間活動 ,  高精度 ,  計算コスト ,  人間中心コンピューティング ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  環境 ,  人間活動