この研究では、アンクル領域に配置された慣性センサーから4つの活動を予測するために複数のモデルが提案されました。これらのモデルは、人間の活動認識において92.8%の平均分類精度を達成しました。従来の機械学習手法よりも深層学習手法が採用され、高レベルな特徴を抽出する能力が示されました。異なる戦略を組み合わせてパフォーマンスを向上させることが可能であることが示唆されました。
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by Farhad Nazar... 於 arxiv.org 03-08-2024
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人間の活動認識におけるアンクル慣性信号を使用した深層学習技術の比較
Comparison of Deep Learning Techniques on Human Activity Recognition using Ankle Inertial Signals
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