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J-GLOBAL ID：202102223900985307   整理番号：21A2573117

フレキシブルで効率的なホームコンテキストセンシングに向けて:画像ベース認知APIの性能評価と検証【JST・京大機械翻訳】

Toward Flexible and Efficient Home Context Sensing: Capability Evaluation and Verification of Image-Based Cognitive APIs

著者 (4件)： Chen Sinan (Graduate School of System Informatics, Kobe University, 1-1 Rokkodai-cho, Nada, Kobe 657-8501, Japan) ,  Saiki Sachio (Graduate School of System Informatics, Kobe University, 1-1 Rokkodai-cho, Nada, Kobe 657-8501, Japan) ,  Nakamura Masahide (Graduate School of System Informatics, Kobe University, 1-1 Rokkodai-cho, Nada, Kobe 657-8501, Japan) ,  Nakamura Masahide (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, 1-4-1 Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027, Japan)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 5  ページ： 1442  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知アプリケーションプログラムインタフェイス(API)は,画像とオーディオを含む非数値マルチメディアデータから様々な文脈情報を抽出する,新しい人工知能(AI)ベースのクラウドサービスのAPIである。著者らの関心は,スマートホームにおける柔軟で効率的なコンテキストセンシングサービスを実装するための画像ベースの認知APIを適用することである。著者らによる機械学習による既存のアプローチでは,認識オブジェクトの複雑性と定義済みコンテキストの数がユーザによって増加するので,訓練のためのデータの適度なスケールを手作業でラベル付けし,特徴抽出のために複数の認知APIを呼び出すことを継続的に行う必要がある。本論文では,柔軟で効率的な家庭コンテキストセンシングのために,機械学習によるAPIの訓練特徴の前に,あらかじめ認知APIの能力を評価するために,ラベル付きデータの小規模を用いる新しい方法を提案した。提案手法では,文書類似性測度と概念(即ち,内部結合と外部分離)をクラスタリング結果に統合し,各コンテキストを認識するための異なる認知APIの能力を見る。評価結果に基づく定義されたコンテキストとデータに比較的適応する認知APIを選択することにより,家庭コンテキストセンシングのための認知APIの柔軟な統合と効率的なプロセスを達成した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  *測度 ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  人工知能 ,  オーディオ機器 ,  類似性 ,  性能評価 ,  機械学習
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  複雑性 ,  スマートホーム ,  クラウドサービス ,  マルチメディアデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： スマートホーム ,  文脈 ,  認知API ,  画像 ,  文書類似性 ,  内部凝集 ,  外部隔離 ,  クラスタリング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (45件)：

• Mai, T.; Morihiko, T.; Keiichi, Y. A Monitoring Support System for Elderly Person Living Alone through Activity Sensing in Living Space and Its Evaluation. IPSJ SIG Notes 2014, 2014, 1-7.
• Tamamizu, K.; Sakakibara, S.; Saiki, S.; Nakamura, M.; Yasuda, K. Capturing Activities of Daily Living for Elderly at Home based on Environment Change and Speech Dialog. IEICE Tech. Rep. 2017, 116, 7-12.
• Alam, M.A.U. Context-aware multi-inhabitant functional and physiological health assessment in smart home environment. In Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), Kona, HI, USA, 13-17 March 2017; pp. 99-100.
• Gochoo, M.; Tan, T.H.; Liu, S.H.; Jean, F.R.; Alnajjar, F.S.; Huang, S.C. Unobtrusive activity recognition of elderly people living alone using anonymous binary sensors and DCNN. IEEE J. Biomed. Health Inform. 2018, 23, 693-702.
• Ni, Q.; Garcia Hernando, A.B.; la Cruz, D.; Pau, I. The elderly’s independent living in smart homes: A characterization of activities and sensing infrastructure survey to facilitate services development. Sensors 2015, 15, 11312-11362.

タイトルに関連する用語 (4件)： 認知 ,  API ,  性能評価 ,  検証