スマートフォンセンサ信号を用いた身体活動認識【JST・京大機械翻訳】

Alruban Abdulrahman; Alobaidi Hind; Li Nathan Clarke' Fudong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213913004475 整理番号：22P0277848

スマートフォンセンサ信号を用いた身体活動認識【JST・京大機械翻訳】

Physical Activity Recognition by Utilising Smartphone Sensor Signals

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発行年： 2022年01月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

人間の身体運動活性同定は,医療診断,軍事センシング,スポーツ分析,および人間-コンピュータセキュリティ相互作用のような様々な分野で多くの潜在的用途を有する。スマートフォンとウェアラブル技術の最近の進歩により,そのようなデバイスが,小さな身体運動を感知できる埋込み運動センサを持つように一般的になってきた。本研究は,現代のスマートフォンにおけるジャイロスコープと加速度計センサによって記録された合計6つの活動のために,2つの異なる日を通して60人の参加者から人間活動データを集めた。本論文では,大多数アルゴリズム投票のようなアプローチを用いた機械学習アルゴリズムを用いて,どの程度異なる活動が同定できるかを調べた。また,どの時間と周波数領域に基づく特徴が個人の運動活動タイプを同定することができるかを明らかにするより多くの解析も提供した。全体として,提案した手法は,4つの異なる活動,すなわち歩行,および座位の4つの異なる活動の同定において,98パーセントの分類精度を達成し,一方,被験者がカルムであり,典型的なデスクベースの活動を行う。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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