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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Using LUPI to Improve Complex Activity Recognition

http://hdl.handle.net/10228/00009239
http://hdl.handle.net/10228/00009239
6f02eee5-02a2-45b1-8abd-39e5f5cd8ebb
名前 / ファイル ライセンス アクション
LaSEINE-2021_061.pdf LaSEINE-2021_061.pdf (295.1 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-05-08
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Using LUPI to Improve Complex Activity Recognition
言語 en
言語
言語 eng
著者 安達, 康平

× 安達, 康平

WEKO 35385

en Adachi, Kohei

ja 安達, 康平

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Lago, Paula

× Lago, Paula

WEKO 35386

en Lago, Paula

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服部, 祐一

× 服部, 祐一

WEKO 35387

en Hattori, Yuichi

ja 服部, 祐一

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井上, 創造

× 井上, 創造

WEKO 27425
e-Rad_Researcher 90346825
Scopus著者ID 9335840200
九工大研究者情報 140

en Inoue, Sozo

ja 井上, 創造

ja-Kana イノウエ, ソウゾウ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Sensor-based activity recognition can recognize simple activities such as walking and running with high accuracy, but it is difficult to recognize complex activities such as nursing care activities and cooking activities. One solution is to use multiple sensors, which is unrealistic in real life. Recently, learning using privileged information (LUPI) has been proposed, which enables training using additional information only in the training phase. In this paper, we used LUPI for improving the accuracy of complex activity recognition. In short, training is performed with multiple sensors during the training phase, and a single sensor is used during testing. We used four published datasets for evaluating our proposed method. As a result, our proposed method improves by up to 16% in F1-Score to 67% compared to the baseline method when we used random-split cross-validation of each subject.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 3rd International Conference on Activity and Behavior Computing, ABC 2021, 22 October 2021 through 23 October 2021, Online
書誌情報 en : Smart Innovation, Systems and Technologies

巻 291, p. 39-55, 発行日 2022-05-04
出版社
出版者 Springer
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/978-981-19-0361-8_3
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-981-19-0360-1
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-981-19-0361-8
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 548
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2190-3018
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2190-3026
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2022 The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd.
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/140_ja.html
論文ID(連携)
値 10403089
連携ID
値 10581
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Ver.1 2023-05-15 12:31:49.588778
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