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J-GLOBAL ID：202002255079777379   整理番号：20A0376247

深層学習を用いた人物の転倒認識:特徴のバッグを用いた畳み込みニューラルネットワークと画像カテゴリー分類【JST・京大機械翻訳】

Person Fall Recognition by using Deep Learning: Convolutional Neural Networks and Image category classification using bag of feature

著者 (5件)： Ferooz Faria (University of Management and Technology,Department of Software Engineering,Lahore,Pakistan) ,  Ashraf Muhammad Adeel (University of Management and Technology,Department of Computer Science,Lahore,Pakistan) ,  Hussain Waqar (University of Management and Technology,Department of Computer Science,Lahore,Pakistan) ,  Butt Ahmad Hassan (University of Management and Technology,Department of Computer Science,Lahore,Pakistan) ,  Khan Yaser Daanial (University of Management and Technology,Department of Computer Science,Lahore,Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIC  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 家庭で単独で生活している高齢者は,日々増加している。転倒は高齢者の主要リスクの1つである。ほとんどの高齢者は,それらのバックボーンに厳しい害をもたらし,生活の損失をもたらす可能性がある。転倒状態における時間の大部分は,転倒イベントが発生すると,多くの時間にわたって地面に横たわっている。これは,イベントの重症度を知るために,人の転倒検出システムにとって非常に重要な側面である。センサベース,加速度計などの人の転倒を検出するための異なる技術を提案した。本論文では,2つの技術を用いて,特徴の悪さを用いた画像カテゴリー分類とともに,深い学習技術畳込みニューラルネットワークのような人の転倒を検出した。アルゴリズムは,以前に使用された技術と比較して有望な結果を提供している。提案したアルゴリズムを詳細に記述した。アルゴリズム精度は,ほとんどの試験測定において100%のレベルに導いた。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： アルゴリズム ,  転倒 ,  *学習 ,  センサ ,  加速度計 ,  基幹回線
準シソーラス用語： 検知システム ,  重症度 ,  カテゴリー分類 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  人物 ,  転倒 ,  バッグ ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  カテゴリー分類