Art

J-GLOBAL ID：201802215458194186   Reference number：18A0315098

A STUDY ON THE MODEL BASED FALL DETECTION SYSTEM USING MICROWAVE DOPPLER RADAR

マイクロ波ドップラーセンサを用いたモデルベースの転倒状態推定に関する研究

Author (2)： NAGANUMA KYO (九大 大学院芸術工学府) ,  OKUSA KOSUKE (九大 大学院芸術工学研究院)
Material： 計算機統計学  (Bulletin of the Computational Statistics of Japan)
Volume： 30  Issue： 1  Page： 17-30  Publication year： Dec. 25, 2017 
JST Material Number： L1432A  ISSN： 0914-8930  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *elderly person ,...
Semi thesaurus term： *Dopplerセンサ ,...

Register(free) or Log In to access     To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=18A0315098&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=L1432A") }}

JST classification (3)： Applied psychology  (AE02000A) ,  Measuring instruments in general  (AD02000X) ,  Computer simulation  (JE11000H)

Reference (16)：

• Abbate, S., Avvenuti, M., Bonatesta, F., Cola, G., Corsini, P. & Vecchio, A. (2012). A smartphone-based fall detection system. Pervasive Mobile Computing, 8, 883-899.
• Albert, M. V., Kording, K., Herrmann, M. & Jayaraman, A. (2012). Fall classification by machine learning using mobile phones. PLoS ONE, 7, e36556.
• Byrd, R. H., Lu, P., Nocedal, J. & Zhu, C. (1995). A limited memory algorithm for bound constrained optimization. SIAM Journal on Scientific Computing, 16, 1190-1208.
• Dai, J., Bai, X., Yang, Z., Shen, Z. & Xuan, D. (2010). Mobile phone-based pervasive fall detection.Personal and Ubiquitous Computing, 14, 633-643.
• Edgcomb, A. & Vahid, F. (2012). Privacy perception and fall detection accuracy for in-home video assistive monitoring with privacy enhancements. ACM SIGHIT (Special Interest Group on Health Informatics) Record, 2(2), 6-15.

Terms in the title (5)： マイクロ波 ,  モデルベース ,  転倒 ,  状態推定 ,  研究