Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sitting Posture Recognition Using a Spiking Neural Network

論文の概要: Sitting Posture Recognition Using a Spiking Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12908v1
Date: Sun, 25 Dec 2022 14:20:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-27 13:42:07.668376
Title: Sitting Posture Recognition Using a Spiking Neural Network
Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークを用いた座位姿勢認識
Authors: Jianquan Wang, Basim Hafidh, Haiwei Dong, and Abdulmotaleb El Saddik
Abstract要約: 本システムは、設計したセンサから表面圧力データを受信し、適切な座位姿勢に導くためのフィードバックを提供する。我々は,15の座位姿勢を分類するスパイクニューラルネットワークを構築するために,液体状態機械とロジスティック回帰分類器を用いた。被験者19名による座位姿勢15名による実験結果から,SNNの予測精度は88.52%であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.871032585001081
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To increase the quality of citizens' lives, we designed a personalized smart chair system to recognize sitting behaviors. The system can receive surface pressure data from the designed sensor and provide feedback for guiding the user towards proper sitting postures. We used a liquid state machine and a logistic regression classifier to construct a spiking neural network for classifying 15 sitting postures. To allow this system to read our pressure data into the spiking neurons, we designed an algorithm to encode map-like data into cosine-rank sparsity data. The experimental results consisting of 15 sitting postures from 19 participants show that the prediction precision of our SNN is 88.52%.
Abstract（参考訳）: 市民生活の質を高めるため,座位行動を認識するためのスマートチェアシステムを設計した。本システムは、設計したセンサから表面圧力データを受信し、適切な座位姿勢に導くためのフィードバックを提供する。液体状態機械とロジスティック回帰分類器を用いて15の姿勢を分類するスパイキングニューラルネットワークを構築した。スパイクニューロンの圧力データを読み取るために,地図のようなデータをコサインランクの空間データにエンコードするアルゴリズムを設計した。被験者19名による座位姿勢15名による実験の結果,SNNの予測精度は88.52%であった。

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