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J-GLOBAL ID：202002286611141058   整理番号：20A2616181

グラミアン角場と深層畳込みニューラルネットワークに基づく人間活動認識【JST・京大機械翻訳】

Human Activity Recognition Based on Gramian Angular Field and Deep Convolutional Neural Network

著者 (7件)： Xu Hongji (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Li Juan (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Yuan Hui (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Liu Qiang (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Fan Shidi (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Li Tiankuo (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Sun Xiaojie (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 199393-199405  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： インターネット(IoT)とウェアラブルデバイスのインターネットの開発により,センサベースの人間活動認識(HAR)は,利便性とプライバシーのその優れた特性のため,研究者からますます多くの注目を集めている。一方,深層学習アルゴリズムは高次元特徴を自動的に抽出することができ,エンドツーエンド学習の達成を可能にする。特に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンの分野で広く利用されてきたが,環境背景,カメラ遮蔽,その他の要因の影響はそれに対する最大の課題である。しかし,センサベースのHARは,これらの問題をうまく回避できる。本論文では,Gramian角場(GAF)と深いCNNに基づく2つの改良HAR法を提案した。最初に,GAFアルゴリズムを用いて,一次元センサデータを二次元画像に変換した。次に,マルチ拡張カーネル残差(Mdk-Res)モジュールを通して,新しい改良深いCNNネットワークMdk-ResNetを提案して,それは種々の間隔によってサンプリングポイントの間で特性を抽出した。さらに,融合-Mdk-ResNetを採用して,自動的に異なるセンサによって収集したデータを処理し,融合する。比較実験を,WISDM,UCI HAR,およびOPPORTUNITYの3つの公共活動データセットで行った。精度,再現およびF測度のような指標を用いて最適結果を得て,提案した方法の有効性を検証した。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： アルゴリズム ,  カメラ ,  測度 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  残差 ,  エンドツーエンド方式 ,  一次元 ,  コンピュータビジョン ,  高次元 ,  インターネット ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ウェアラブルデバイス ,  二次元画像 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層畳込みニューラルネットワーク ,  人間 ,  活動認識