論文の概要: Entropy Decision Fusion for Smartphone Sensor based Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00367v1
• Date: Sat, 30 May 2020 21:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 18:09:21.932529
• Title: Entropy Decision Fusion for Smartphone Sensor based Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: スマートフォンセンサを用いた人間行動認識のためのエントロピー決定融合
• Authors: Olasimbo Ayodeji Arigbabu
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク,再帰畳み込みネットワーク,ベクトルマシンをコンピュータで支援するためのアプローチを提案する。 UCI-HARとWISDMの2つのベンチマークデータセットで実験が行われた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human activity recognition serves an important part in building continuous behavioral monitoring systems, which are deployable for visual surveillance, patient rehabilitation, gaming, and even personally inclined smart homes. This paper demonstrates our efforts to develop a collaborative decision fusion mechanism for integrating the predicted scores from multiple learning algorithms trained on smartphone sensor based human activity data. We present an approach for fusing convolutional neural network, recurrent convolutional network, and support vector machine by computing and fusing the relative weighted scores from each classifier based on Tsallis entropy to improve human activity recognition performance. To assess the suitability of this approach, experiments are conducted on two benchmark datasets, UCI-HAR and WISDM. The recognition results attained using the proposed approach are comparable to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 人間の活動認識は、視覚的監視、患者のリハビリテーション、ゲーム、さらには個人が集中するスマートホームにデプロイ可能な、継続的な行動監視システムを構築する上で重要な役割を果たす。 本稿では,スマートフォンセンサを用いたヒューマンアクティビティデータに基づく複数の学習アルゴリズムから予測スコアを統合するための協調的意思決定融合機構の開発に向けた取り組みについて述べる。 本稿では,各分類器の相対重み付けスコアをtsallisエントロピーに基づいて計算・融合することにより,畳み込みニューラルネットワーク,再帰畳み込みネットワーク,サポートベクターマシンを融合し,人間の活動認識性能を向上させる手法を提案する。 このアプローチの適合性を評価するために、uci-harとwisdmの2つのベンチマークデータセットで実験を行う。 提案手法により得られた認識結果は既存の手法に匹敵する。

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