文献

J-GLOBAL ID：201702231759073444   整理番号：17A0115078

ウェアラブルデバイスを用いた行動認識のための簡潔なアプローチ:クロスカントリースキーへの応用【Powered by NICT】

A parsimonious approach for activity recognition with wearable devices: An application to cross-country skiing

著者 (3件)： Cenedese Angelo (Department of Information Engineering, University of Padova, Italy) ,  Susto Gian Antonio (Department of Information Engineering, University of Padova, Italy) ,  Terzi Matteo (Department of Information Engineering, University of Padova, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ECC  ページ： 2541-2546  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間活動をモニタリングする目的で,ウェアラブルデバイスは,強化された有用性と重要なタスクだけでなくレジャーとスポーツ活動における他の携帯機器(スマートフォン)に関してシームレスな人間の経験を提供した。同時に,が,ウェアラブル装置は計算能力と記憶の,これらの問題を明確に考慮したアルゴリズム的解決策の設計が必要であるのがより資源制約。本論文では,ウェアラブルデバイスを用いた行動認識のための倹約アプローチを提示した。方法は関連ベクトルマシン(RVM),分類のためのスパース機械学習フレームワークに基づいており,事象同定とジェスチャ認識の二相を同定することにより,行動認識問題に取り組むことを可能にした。提示した方法の性能をクロスカントリースキー(古典的式)の興味深い事例研究で試験した:このようなデータセットが非ジェスチャ活性に加えてジェスチャの三種類を提示し,異なる環境条件で実施者の不均一セットの訓練セッションを記録することにより得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： レジャー ,  *事例研究 ,  透視図法 ,  スポーツ ,  機械学習 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 身振り ,  ジェスチャー認識 ,  関連ベクトルマシン ,  資源制約 ,  携帯機器 ,  人間活動 ,  *クロスカントリースキー ,  *行動認識 ,  *ウェアラブルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  入出力装置  (JC04050U)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェアラブルデバイス ,  行動認識 ,  スキー ,  応用