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J-GLOBAL ID：202202226743051243   整理番号：22A0841308

特徴融合と機械学習法を用いた人間活動分類のための効果的なアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Effective Approach for Human Activity Classification Using Feature Fusion and Machine Learning Methods

著者 (6件)： Ibrahim Muhammad Junaid (Department of Computer Science, University of Wah, 47040, Pakistan) ,  Kainat Jaweria (Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Wah Cantt, Pakistan) ,  AlSalman Hussain (Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Ullah Syed Sajid (Department of Information and Communication Technology, University of Agder (UiA), N-4898 Grimstad, Norway) ,  Al-Hadhrami Suheer (Computer Engineering Department, Engineering College, Hadhramout University, Hadhramout, Yemen) ,  Hussain Saddam (School of Digital Science, Universiti Brunei Darussalam, Jalan Tungku Link, Gadong BE1410, Brunei Darussalam)
資料名： Applied Bionics and Biomechanics (Web)  (Applied Bionics and Biomechanics (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7678A  ISSN： 1176-2322  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像処理と機械学習法における最近の進歩は,異なる応用における画像とビデオからのオブジェクト分類の能力を大いに強化してきた。人間の活動の分類は,コンピュータビジョンの分野における新しい研究分野の1つである。それは,医学情報学,監視,人間コンピュータ相互作用,およびタスクモニタリングを含むいくつかの応用に用いることができる。医療と医療分野では,患者の活動の分類は,薬物療法と診断のための医師と医師への必要な情報を提供するために重要である。今日,ビデオと画像から人間の活動を認識するためのいくつかの研究アプローチが,機械学習(ML)とソフト計算アルゴリズムを用いて提案されている。しかしながら,高度なコンピュータビジョン法は,ビデオフレームのシーケンスから人間の活動分類手法を開発するための有望な開発方向である。本論文では,特徴融合とML法を用いた効果的な自動化手法を提案した。それは5つのステップから成り,それは前処理,特徴抽出,特徴選択,特徴融合,および分類ステップである。開発したアプローチのML分類器を訓練,検証,試験するために,2つの利用可能な公開ベンチマークデータセットを利用した。本研究の実験結果は,達成された精度が,それぞれ,第1と第2のデータセットで99.5%と99.9%であることを示した。多くの既存の関連手法と比較して,提案方法は,感度,精度,および特異性評価メトリックに関して,高性能結果を達成した。Copyright 2022 Muhammad Junaid Ibrahim et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  自動化 ,  特徴抽出 ,  画像処理 ,  画像 ,  特徴選択 ,  薬物療法 ,  録画装置 ,  人間 ,  コンピュータビジョン ,  医学情報 ,  コンピュータ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 計算アルゴリズム ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (64件)：

• D. Thombre, J. Nirmal, D. Lekha, "Human detection and tracking using image segmentation and Kalman filter," in Intelligent Agent & Multi-Agent Systems, 2009. IAMA 2009. International Conference on, pp. 1-5, Chennai, India, 2009.
• R. Xu, Y. Guan, Y. Huang, "Multiple human detection and tracking based on head detection for real-time video surveillance," Multimedia Tools and Applications, vol. 74, pp. 729-742, 2015.
• J.-W. Hsieh, S.-H. Yu, Y.-S. Chen, W.-F. Hu, "Automatic traffic surveillance system for vehicle tracking and classification," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 7, pp. 175-187, 2006.
• G. C. Dedes, K. C. Mouskos, GPS/IMU/video/radar absolute/relative positioning communication/computation sensor platform for automotive safety applications Google Patents, 2014.
• Y. Tian, P. Luo, X. Wang, X. Tang, "Pedestrian detection aided by deep learning semantic tasks," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5079-5087, Boston, MA, USA, 2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴融合 ,  機械学習 ,  人間活動 ,  分類