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J-GLOBAL ID：202002287114727482   整理番号：20A0907604

加速度計校正を用いた落下検出【JST・京大機械翻訳】

Fall Detection using Accelerometer Calibration

著者 (2件)： Naeem Ahmed (National University of Computer & Emerging Sciences (FAST-NUCES),Department of Electrical Engineering,Peshawar,Pakistan) ,  Khan Salman (National University of Computer & Emerging Sciences (FAST-NUCES),Department of Electrical Engineering,Peshawar,Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICET  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： 転倒のリスクは高齢者において加齢因子により増加する。本論文では,単一加速度計を用いて転倒の学習と分類を行うための新しい方法論を改訂した。転倒の学習と分類において,センサ(s)は,実際には起こらない人体上の同じ位置に置かれている。本論文において,センサが分類の間に誤っているならば,落下検出の精度が著しく減少することを示した。さらに,センサが誤っていても正確に落下を検出する較正システムを設計した。分類は,複合木,二次サポートベクトルマシン,およびキュービックK最近傍を用いて実行され,それらの精度は両方のシナリオで比較される。キャリブレーションの有無にかかわらず,最適分類器を同定した。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： *加速度計 ,  センサ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 落下検出 , 【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)： 加速度計 ,  校正 ,  落下検出