文献

J-GLOBAL ID：202102273706992720   整理番号：21A2580163

人間活動認識のためのマージンベース深層学習ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Margin-Based Deep Learning Networks for Human Activity Recognition

著者 (5件)： Lv Tianqi ,  Wang Xiaojuan ,  Jin Lei ,  Xiao Yabo ,  Song Mei
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 7  ページ： 1871  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： 人間活動認識(HAR)は,様々な応用によって駆動される一般的で挑戦的な研究題目である。より最近では,分類タスクのための深層学習ネットワークの開発における著しい進展により,多くの研究者が,センサベースの方法で人間の活動を認識するためにそのようなモデルを利用して,良好な性能を達成した。しかし,センサベースのHARはまだ課題に直面している。特に,類似した活動の認識は,異なるシーケンシャル性を持ち,同様に大きな個人間変動性を持つ活動を分類する。これは,いくつかの人間活動が大きなクラス内散乱と小さなクラス間分離を持つことを意味する。この問題に対処するために,深い学習ネットワークの弁別力を強化するマージンメカニズムを導入した。提案手法の有効性を試験するために,著者らのマージンメカニズムを用いて4種類の一般的ニューラルネットワークを修正した。実験結果は,マージンベースのモデルが,OPPORTUNITY,UniMiB-SHAR,およびPAMAP2データセットに関する未修正モデルより優れていることを証明した。また,オープンセット人間活動認識の問題に対する研究を拡張し,新しい人間活動の認識における提案した方法の性能を評価する。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： 散乱 ,  *学習 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  センサ ,  有効性
準シソーラス用語： 人間活動 ,  行動認識 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人間の活動認識 ,  深層学習 ,  マージン機構 ,  オープンセット分類

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (31件)：

• Xu, C.; He, J.; Zhang, X.; Yao, C.; Tseng, P.H. Geometrical kinematic modeling on human motion using method of multi-sensor fusion. Inf. Fusion 2018, 41, 243-254.
• Margarito, J.; Helaoui, R.; Bianchi, A.; Sartor, F.; Bonomi, A. User-Independent Recognition of Sports Activities from a Single Wrist-worn Accelerometer: A Template Matching Based Approach. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2015.
• Günther, S.; Bernd, R.; Thomas, B. Contextual Sensing: Integrating Contextual Information with Human and Technical Geo-Sensor Information for Smart Cities. Sensors 2015, 15, 17013-17035.
• Francisco, O.; Daniel, R. Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition. Sensors 2016, 16, 115.
• Li, F.; Kimiaki, S.; Muhammad, N.; Lukas, K.; Marcin, G. Comparison of Feature Learning Methods for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors. Sensors 2018, 18, 679.

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間 ,  活動認識 ,  深層学習