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J-GLOBAL ID：202002262860468340   整理番号：20A1032537

異種データセットにわたる活動認識のための教師なし領域適応【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised domain adaptation for activity recognition across heterogeneous datasets

著者 (2件)： Sanabria Andrea Rosales (School of Computer Science, University of St Andrews, UK) ,  Ye Juan (School of Computer Science, University of St Andrews, UK)
資料名： Pervasive and Mobile Computing  (Pervasive and Mobile Computing)
巻： 64  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3475A  ISSN： 1574-1192  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサに基づく人間活動認識は,環境と着用可能なセンサの収集を通して人間の日常活動を認識することである。それは,特に環境支援生活において,多くの医療応用のためのキーとなるものである。センシングと通信技術の進歩は,多くの住宅とケアホーム環境におけるセンサの展開を駆動した。しかし,現在の活動認識アルゴリズムのほとんどが依存しているセンサデータに関する十分で高品質な活動アノテーションの欠如において,難問はまだ残っている。本論文では,後者上で活性ラベルを必要とせずに,一つのデータセットから別の不均一データセットへの共有および移動活動モデルをサポートする,活動認識のための非教師つきドメイン適応技術を提案した。このアプローチは,粗くて微細な特徴アラインメントを達成するために知識とデータ駆動技術を結合した。著者らは,最新のドメイン適応技術と比較して,5つの第三者,実世界のデータセットに関するUderを評価し,センサ雑音に対する高い認識精度とロバスト性を実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  雑音 ,  通信技術 ,  センサ ,  ロバスト性 ,  *アノテーション
準シソーラス用語： 人間活動 ,  認識アルゴリズム ,  行動認識 ,  認識精度 ,  高品質 ,  データ駆動 ,  医療応用 ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人間活動認識 ,  ドメイン適応 ,  アンサンブル学習 ,  変分オートエンコーダ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 異種データ ,  活動認識 ,  教師 ,  適応