| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2017-08-17 |
| タイトル |
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タイトル |
チャネル間関係を考慮したResNetLSTMによる行動識別 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A Study of Activity Recognition Classification with ResNetLSTM including Inter-channel Relationship Considerations |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
状況認識技術 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者名 |
榎堀, 優
間瀬, 健二
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| 著者名(英) |
Yu, Enokibori
Kenji, Mase
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
行動識別においても深層学習による研究が盛んに行われている．本稿では，チャネル間関係を考慮した ResNetLSTM による行動認識を提案する．提案するネットワークは，DeepConvLSTM のコンボリューション層を ResNet に置き換え，ResNet 層および LSTM 層のそれぞれにおいてチャネル間の関係を考慮する拡張を施した物である．HASC コーパスに収録されている静止，ジョギング，走行，スキップ，階段の昇り ・ 下りの 6 種類の行動データを用いて検証した結果，全ての拡張を導入した DNN は，行動データのサンプル数によって補正した Weighted F1 - score において，同一被験者の他の試行を学習データとして含む交差検証において 99.1，単一のデータ収集グループ内における 1 人抜き交差検証において 89.7，複数のデータ収集グループを含む交差検証において 87.5 の精度を示し，DeepConvLSTM を用いた場合からそれぞれ 0.7%，8.5%，6.7% 向上した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11838947 |
| 書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）
巻 2017-UBI-55,
号 9,
p. 1-8,
発行日 2017-08-17
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8698 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-UBI17055009.pdf (1.5 MB)
