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J-GLOBAL ID：202102273358836648   整理番号：21A0170662

オンボディスマートフォン位置決めに適用した新しいクラス候補生成【JST・京大機械翻訳】

New Class Candidate Generation Applied to On-Body Smartphone Localization

著者 (2件)： Saito Mitsuaki (Department of Computer and Information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan) ,  Fujinami Kaori (Department of Computer and Information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 204  ページ： 81-98  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ボディデバイス位置認識は,高いレベルのユーザビリティと品質を有するスマートフォンベースのサービスを提供するのに,重要な役割を果たす。既存のオンボディデバイス位置確認法は固定数の位置を扱う。対照的に,まずシステムによってサポートされない新しい位置を発見するフレームワークを提案し,使用中の認識ターゲットとしてそれらを追加する。本論文では,異常検出,次元縮小およびクラスタリングから成るフレームワークにおける新しいクラス候補を検出するタスクに焦点を当てた。異常検出と次元縮小は,クラスタリングをより効果的にする前処理である。予備実験を行い,この概念を証明し,t分布確率近傍埋込み(t-SNE)によるIForestと次元縮小による異常検出を行った後に,X-平均により推定したクラスタ数に関するk-平均クラスタリングを実装するのに適していることを見出した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  位置決め ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  t分布 ,  次元縮小 ,  *スマートフォン
準シソーラス用語： 異常検出 ,  予備実験 ,  位置認識 , 【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 (1件)： クラス