論文の概要: Decision Support for Video-based Detection of Flu Symptoms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10534v1
- Date: Mon, 24 Aug 2020 16:16:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 12:08:12.271011
- Title: Decision Support for Video-based Detection of Flu Symptoms
- Title（参考訳）: ビデオによるインフルエンザ症状検出のための意思決定支援
- Authors: Kenneth Lai and Svetlana N. Yanushkevich
- Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルの結果を認知的意思決定支援システムの証拠として活用する能力について論じる。
本稿では,機械学習と機械学習を橋渡しする指標として,リスクと信頼の尺度を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0255457622022486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of decision support systems is a growing domain that can be
applied in the area of disease control and diagnostics. Using video-based
surveillance data, skeleton features are extracted to perform action
recognition, specifically the detection and recognition of coughing and
sneezing motions. Providing evidence of flu-like symptoms, a decision support
system based on causal networks is capable of providing the operator with vital
information for decision-making. A modified residual temporal convolutional
network is proposed for action recognition using skeleton features. This paper
addresses the capability of using results from a machine-learning model as
evidence for a cognitive decision support system. We propose risk and trust
measures as a metric to bridge between machine-learning and machine-reasoning.
We provide experiments on evaluating the performance of the proposed network
and how these performance measures can be combined with risk to generate trust.
- Abstract（参考訳）: 意思決定支援システムの開発は、疾患のコントロールと診断の領域に適用できる成長領域である。
ビデオベースのサーベイランスデータを用いて、スケルトンの特徴を抽出し、動作認識、具体的にはくしゃみやくしゃみの動きの検出と認識を行う。
インフルエンザ様症状の証拠として、因果関係に基づく意思決定支援システムは、意思決定に不可欠な情報を提供することができる。
骨格特徴を用いた行動認識のために, 時間的残差畳み込みネットワークの修正を提案する。
本稿では,機械学習モデルの結果を認知的意思決定支援システムの証拠として活用する能力について論じる。
我々は,機械学習と機械学習を橋渡しするための指標として,リスクと信頼の尺度を提案する。
本稿では,提案するネットワークの性能評価実験を行い,これらのパフォーマンス対策をリスクと組み合わせて信頼を生み出す方法について述べる。
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