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Selecting Orientation-Insensitive Features for Activity Recognition from Accelerometers 가속도계에서 활동 인식을 위해 방향을 구분하지 않는 기능 선택

Yasser MOHAMMAD, Kazunori MATSUMOTO, Keiichiro HOASHI

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요약 :

센서의 활동 인식은 시계열 데이터에 대한 분류 문제입니다. 이 분야의 일부 연구에서는 데이터 세트마다 다른 시간 및 주파수 영역에서 직접 제작한 기능을 활용합니다. 완전히 다른 또 다른 접근 방식은 기능 학습에 딥 러닝 방법을 사용하는 것입니다. 이 문서에서는 상용 기능 추출기를 사용하여 다수의 후보 시간 영역 기능을 생성한 다음 특정 분류 기술에 대한 편향을 줄이기 위해 설계된 기능 선택기를 사용하는 중간 지점을 탐구합니다. 또한 이 논문에서는 센서 방향에 거의 영향을 받지 않는 기능의 사용을 옹호하고 활동 인식 문제에 대한 적용 가능성을 보여줍니다. 제안된 접근 방식은 다양한 실험 프로토콜을 사용하여 다양한 조건에서 수집된 6개의 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하여 평가되었으며 대부분의 데이터 세트에서 최첨단 방법과 비슷하거나 더 높은 정확도를 나타내지만 일반적으로 훨씬 적은 수의 기능을 사용합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.1 pp.104-115
발행일
2019/01/01
공개일
2018/10/05
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7092
원고의 종류
PAPER
범주
정보 네트워크

작성자

Yasser MOHAMMAD
  AIST,Assiut University
Kazunori MATSUMOTO
  KDDI Research Inc.
Keiichiro HOASHI
  KDDI Research Inc.

키워드