Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exoskeleton-Based Multimodal Action and Movement Recognition: Identifying and Developing the Optimal Boosted Learning Approach

論文の概要: Exoskeleton-Based Multimodal Action and Movement Recognition: Identifying and Developing the Optimal Boosted Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10331v1
Date: Fri, 18 Jun 2021 19:43:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-25 06:20:19.323041
Title: Exoskeleton-Based Multimodal Action and Movement Recognition: Identifying and Developing the Optimal Boosted Learning Approach
Title（参考訳）: exoskeleton-based multimodal action and movement recognition: identifying and development the optimal boosted learning approach
Authors: Nirmalya Thakur and Chia Y. Han
Abstract要約: 本稿では,エクソスケルトンに基づく行動認識と運動認識の分野での2つの科学的貢献について述べる。幅広いアクションや動きを検知できる、新しい機械学習とパターン認識ベースのフレームワークを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper makes two scientific contributions to the field of exoskeleton-based action and movement recognition. First, it presents a novel machine learning and pattern recognition-based framework that can detect a wide range of actions and movements - walking, walking upstairs, walking downstairs, sitting, standing, lying, stand to sit, sit to stand, sit to lie, lie to sit, stand to lie, and lie to stand, with an overall accuracy of 82.63%. Second, it presents a comprehensive comparative study of different learning approaches - Random Forest, Artificial Neural Network, Decision Tree, Multiway Decision Tree, Support Vector Machine, k-NN, Gradient Boosted Trees, Decision Stump, Auto MLP, Linear Regression, Vector Linear Regression, Random Tree, Na\"ive Bayes, Na\"ive Bayes (Kernel), Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, and Deep Learning applied to this framework. The performance of each of these learning approaches was boosted by using the AdaBoost algorithm, and the Cross Validation approach was used for training and testing. The results show that in boosted form, the k- NN classifier outperforms all the other boosted learning approaches and is, therefore, the optimal learning method for this purpose. The results presented and discussed uphold the importance of this work to contribute towards augmenting the abilities of exoskeleton-based assisted and independent living of the elderly in the future of Internet of Things-based living environments, such as Smart Homes. As a specific use case, we also discuss how the findings of our work are relevant for augmenting the capabilities of the Hybrid Assistive Limb exoskeleton, a highly functional lower limb exoskeleton.
Abstract（参考訳）: 本稿では,外骨格系行動と運動認識の分野での2つの科学的貢献について述べる。まず、新しい機械学習とパターン認識ベースのフレームワークを提示し、階段を上り、階段を上り、座った、座った、座った、座った、座った、嘘をつく、座った、嘘をつく、嘘をつく、立って、立つ、という幅広い行動や動きを、全体の精度82.63%で検出する。第二に、Random Forest, Artificial Neural Network, Decision Tree, Multiway Decision Tree, Support Vector Machine, k-NN, Gradient Boosted Trees, Decision Stump, Auto MLP, Linear Regression, Vector Linear Regression, Random Tree, Na\"ive Bayes", Na\"ive Bayes (Kernel), Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Deep Learningなどが、このフレームワークに適用されている。これらの学習手法のそれぞれのパフォーマンスはAdaBoostアルゴリズムを用いて向上し、Cross Validationアプローチはトレーニングとテストに使用された。その結果,k-NN分類器は,他の学習手法よりも優れており,その学習方法として最適であることが示唆された。本研究は,スマートホームなどのモノのインターネット(iot)を基盤とした生活環境の将来における高齢者のエクソスケルトン支援・自立的生活能力の向上に寄与する上で,本研究の重要性を示唆し,議論した。特定の症例として,高機能下肢外骨格であるHybrid Assistive Limb exoskeletonの能力を増強するために,我々の研究の成果がどう関係しているかを考察した。

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