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J-GLOBAL ID：202202291316400719   整理番号：22A1038037

マルチモーダルセンサモニタリングに基づくスポーツインデックス時系列のリアルタイム収集と解析【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Collection and Analysis of Sports Index Time Series Based on Multimodal Sensor Monitoring

著者 (3件)： Li Yang (Department of Sports Art, Hebei Institute of Physical Education, Shijiazhuang 050041, China) ,  Huang Ying (Department of Sports Art, Hebei Institute of Physical Education, Shijiazhuang 050041, China) ,  Zhao Qianqi (Department of Sports Art, Hebei Institute of Physical Education, Shijiazhuang 050041, China)
資料名： Journal of Sensors (Web)  (Journal of Sensors (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7792A  ISSN： 1687-725X  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： マイクロエレクトロニクス技術とセンサの更なる開発により,センサを携帯電話装置と携帯機器に広く埋め込むことができる。ヒト運動監視のための加速度センサの使用は広い応用展望を持つ。人体の日常運動のモニタリングは,科学的運動と適応計画を策定し,身体的健康を改善するために非常に重要である。多重タイプのセンサ情報の融合に基づくインデックス認識方法を提案するために,多重タイプのセンサの測定データを使用した。入力として単一タイプのセンサを測定し,歪センサのない可動部分の指数値を出力した。パターン認識法を用いて,パターンライブラリ,認識ライブラリ,および測定ライブラリを確立した。本論文では,センサ測定の雑音干渉または誤動作を考察した。有限要素モデルの誤差のような不確実要因を目的として,不確実性を考慮したパターンマッチング法を提案した。本論文は,風荷重の下で好気性の動的応答をシミュレートして,解析するための用例として好気性を取り入れた。さらに,雑音干渉の異なるレベルの下で認識結果をシミュレートすることによって,パターンマッチング方式のロバスト性と反干渉を検証した。Copyright 2022 Yang Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  雑音 ,  パターン認識 ,  不確実性 ,  動的応答 ,  風荷重 ,  ヒト ,  多重化 ,  センサ ,  *多モード ,  パターンマッチング ,  マイクロエレクトロニクス ,  ロバスト性 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 携帯機器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (22件)：

• A. N. Patel, T. P. Jung, T. J. Sejnowski, "A wearable multi-modal bio-sensing system towards real-world applications," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 66, no. 4, pp. 1137-1147, 2018.
• J. Zhang, Z. Yin, P. Chen, S. Nichele, "Emotion recognition using multi-modal data and machine learning techniques: a tutorial and review," Information Fusion, vol. 59, pp. 103-126, 2020.
• F. Ali, S. el-Sappagh, S. M. R. Islam, D. Kwak, A. Ali, M. Imran, K. S. Kwak, "A smart healthcare monitoring system for heart disease prediction based on ensemble deep learning and feature fusion," Information Fusion, vol. 63, pp. 208-222, 2020.
• E. Kanjo, E. M. G. Younis, C. S. Ang, "Deep learning analysis of mobile physiological, environmental and location sensor data for emotion detection," Information Fusion, vol. 49, pp. 46-56, 2019.
• J. Zhou, X. Hong, P. Jin, "Information fusion for multi-source material data: progress and challenges," Applied Sciences, vol. 9, no. 17, pp. 3473, 2019.

タイトルに関連する用語 (6件)： スポーツ ,  インデックス ,  時系列 ,  リアルタイム ,  収集 ,  解析