스마트폰 센서를 이용하여 행동을 인식하기 위한 계층적인 심층 신뢰 신경망

이현진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현진 (Korea Soongsil Cyber University)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제8호

발행연도: 2017.8

수록면: 1,421 - 1,429 (9page)

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Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.

#Acceleration Sensor #Gyroscope Sensor #Human Activity Recognition #Deep Belief Network

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[학술지(정기간행물)] - J. Wang / 2013 / Learning Actionlet Ensemble for 3D Human Action Recognition / IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence 36 : 914 ~ 927

[학술지(정기간행물)] - P. Li / 2017 / An Automatic User-Adapted Physical Activity Classification Method Using Smartphones / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 64 (3) : 706 ~ 714

[학술지(정기간행물)] - J. Wen / 2016 / Sensor-based Adaptive Activity Recognition with Dynamically Available Sensors / Neurocomputing 218 : 307 ~ 317

[학술지(정기간행물)] - 최정인 / 2012 / 인간의 일상동작 인식을 위한 동작 데이터 모델링과 가시화 기법 / 멀티미디어학회논문지 15 (8) : 1059 ~ 1066

[학술지(정기간행물)] - 이명춘 / 2012 / 양방향 LSTM 구조의 계층적 순환신경망을 이용한 가속도 센서 기반 제스처 인식 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 39 (12) : 1005 ~ 1011

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이현진

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