| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2020-04-01 |
| タイトル |
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タイトル |
加速度データからの機械学習による行動認識 |
| タイトル |
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タイトル |
A Method to Human Activity Recognition Using Acceleration Databy Machine Learning |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題 |
Human Activity Recognition |
| キーワード |
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主題 |
Machine Learning |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| 著者 |
北村, 和也
小高, 知宏
黒岩, 丈介
諏訪., いずみ
白井, 治彦
Kotamura, Kazuya
Odaka, Tomohiro
Kuroiwa, Jousuke
Suwa, Izumi
Shirai, Haruhiko
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
In this paper, we proposed a method to identify human behavior using a 3-axis acceleration sensor of a smartphone. To realize context-aware services such as efficient energy-saving appliance controland elderly monitoring, high-accuracy in-home living activity recognition is essential. We tried to improve recognition accuracy by using deep learning for HAR(Human Activity Recognition). The proposed methods are CNN(Convolution Neural Network) and lstm(Long short-term memory)methods. An experiment was performed using the HASC dataset to verify the effectiveness ofthe method. The HASC data set is data of three-axis acceleration. As a result of the experiment, theresult using the CNN method was 95.4%, and the result using the LSTM method was 94.3%. |
| 書誌情報 |
福井大学 大学院工学研究科 研究報告
巻 68,
p. 59-65,
発行日 2020-03
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| 出版者 |
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出版者 |
福井大学 大学院工学研究科 |
| ISBN |
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識別子タイプ |
ISBN |
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関連識別子 |
2433815X |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
TD10122410 |
bd10122410.pdf (376.3 kB)
