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J-GLOBAL ID:202202259392892653   整理番号:22A0630711

DC-DMNに基づくマルチユーザ挙動認識モジュール【JST・京大機械翻訳】

Multiuser Behavior Recognition Module Based on DC-DMN
著者 (6件):
資料名:
巻: 22  号:ページ: 2802-2813  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1318A  ISSN: 1530-437X  CODEN: ISJEAZ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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環境センサに基づくマルチユーザ行動認識タスクは,信頼できる健康監視,疑わしい人同定および行動補正を提供できる。カメラ装置やウェアラブルセンサと比較して,タスクはウェアラブルセンサを必要とせずに環境センサから二値データの取得を達成できる。したがって,利用者のプライバシー保護と使用負担を改良できる。しかし,この行動認識シナリオにはなお課題がある:まず,同じシナリオにおける単一ユーザの異なる挙動によって示されるデータ一貫性は保証される必要がある。第二に,マルチユーザの相互作用行動は,データ会合問題を引き起こすかもしれない。したがって,環境センサに基づくマルチユーザ行動認識タスクは,応用価値,重要な研究課題から離れている。応答において,著者らは分割と統治動的記憶ネットワークモデル(DC-DMN)を提案した。ユーザ行動の周期性,個人習慣,時間と空間特性に基づき,モデルのマルチユーザ行動認識能力を強化することができた。最初に,GRUモデルを用いて,データレベルで異なる挙動の一貫性問題を解決した。次に,動的メモリネットワークのアイデアに基づくモデルメモリを拡張した。さらに,メモリの2つのセクションを設計して,データをより効果的に統合して,保存した。この方法で,データ連想とサポート問題を解決できた。最後に,3つの標準データセットを用いて実験を行い,精度および再現の2次元における既存のベンチマーク法と比較した。実験は,DC-DMNが3つの異なるデータセットでよく機能することを示した。それは,データ一貫性とデータ結合の問題を効果的に解決することができ,それによって認識精度を改善した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
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リモートセンシング一般  ,  生体計測  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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