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J-GLOBAL ID：202002288122460191   整理番号：20A1534507

加速度とジャイロセンサのFFTスペクトログラムによる人間活動認識のためのCNNの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of CNN for Human Activity Recognition with FFT Spectrogram of Acceleration and Gyro Sensors

著者 (4件)： Ito Chihiro (Tokyo Denki University, Adachi-ku, Tokyo, Japan) ,  Cao Xin (Tokyo Denki University, Adachi-ku, Tokyo, Japan) ,  Shuzo Masaki (Tokyo Denki University, Adachi-ku, Tokyo, Japan) ,  Maeda Eisaku (Tokyo Denki University, Adachi-ku, Tokyo, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： UbiComp ’18  ページ： 1503-1510  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： SHL認識課題2018において,チームTesaguriは人間活動認識法を開発した。最初に,6軸の各々に対して60秒加速度とジャイロセンサデータからFFTスペクトログラムを得た。5秒のスライディングウィンドウをFFT処理に用いた。Sussex-Huawei Locomotion-Transportationデータセットからのスペクトログラム図の約70%を訓練データに使用した。本モデルはFFTスペクトログラム画像を用いたCNNに基づいた。50時代の訓練後,F測度は加速度データで約90%,ジャイロデータで85%であった。次に,各センサ軸の結果を考慮して,認識率を改善するために,多重センサの情報を結合した。特に,2軸のFFTスペクトログラム図を結合することによって新しい画像を合成し,最良の組合せ条件を相関分析によって調べた。最高スコア,93%の認識は,加速度とy軸ジャイロのノルムから導かれた垂直配列画像から来た。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  *加速度 ,  二軸 ,  センサ ,  *ジャイロスコープ ,  ノルム
準シソーラス用語： 人間活動 ,  訓練データ ,  相関分析 ,  スライディングウィンドウ ,  ジャイロセンサ ,  マルチセンサ ,  *スペクトログラム ,  認識率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CNN ,  相関解析 ,  FFTスペクトログラム ,  人間活動認識 ,  SHLデータセット

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 加速度 ,  ジャイロセンサ ,  FFT ,  スペクトログラム ,  人間 ,  活動認識 ,  CNN