Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Automatic Processing and Automatic Social Behavior01:28

Automatic Processing and Automatic Social Behavior

Automatic processing refers to the cognitive operations that occur without conscious intent or awareness, playing a fundamental role in shaping social cognition and behavior. These processes enable individuals to navigate complex social environments efficiently by relying on mental shortcuts and pre-existing knowledge structures known as schemas. One of the most influential mechanisms underlying automatic processing is priming, which subtly activates mental representations through exposure to...

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

An explainable hybrid deep learning framework for computational aesthetics, thematic mining, and sentiment analysis in english poetry.

Scientific reports·2026
Same author

Improving sign Language recognition system for assisting deaf and dumb people using pathfinder algorithm with representation learning model.

Scientific reports·2025
Same author

H2-antagonists in paclitaxel premedication: systematic review and meta-analysis.

BMJ supportive & palliative care·2025
Same author

Mitigating distributed denial of service attacks using attribute subset selection with temporal convolutional networks.

Scientific reports·2025
Same author

Intelligent feature fusion with dynamic graph convolutional recurrent network for robust object detection to assist individuals with disabilities in a smart Iot edge-cloud environment.

Scientific reports·2025
Same author

An enhanced social emotional recognition model using bidirectional gated recurrent unit and attention mechanism with advanced optimization algorithms.

Scientific reports·2025

関連する実験動画

Updated: May 10, 2026

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment
06:49

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

Published on: December 11, 2015

9.0K

人工知能を用いたヘビの最適化技術を用いた障害者のための高度なスマート人間活動認識システム

Manal Abdullah Alohali1, Mohammed Yahya Alzahrani2, Asmaa Mansour Alghamdi3

  • 1Department of Information Systems, College of Computer and Information Sciences, Princess Nourah bint Abdulrahman University, P.O. Box 84428, Riyadh, 11671, Saudi Arabia. maalohaly@pnu.edu.sa.

Scientific reports
|August 26, 2025
PubMed
まとめ

この研究は,ヘビ最適化器 (AHARDP-DLSO) のアプローチを用いたディープラーニングを用いた障害者のための高度なスマート人間活動認識を提示しています. AHARDP-DLSOモデルは95.81%の精度で 障害のある人の日常活動を認識しています

キーワード:
深い信念のネットワークディープラーニング障害者人間活動の認識スネーク最適化アルゴリズム

さらに関連する動画

A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software
08:22

A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

Published on: August 31, 2018

6.7K
Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention
06:37

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention

Published on: December 15, 2023

4.1K

関連する実験動画

Last Updated: May 10, 2026

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment
06:49

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

Published on: December 11, 2015

9.0K
A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software
08:22

A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

Published on: August 31, 2018

6.7K
Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention
06:37

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention

Published on: December 15, 2023

4.1K

科学分野:

  • 人工知能
  • バイオメディカルエンジニアリング
  • コンピュータ科学

背景:

  • 人間の活動認識 (HAR) は高齢者ケアとインテリジェント・ホームに不可欠です
  • 老化によって身体活動や 日々の作業の能力が低下し 健康に影響されます
  • 限られた研究は,高齢者や障害のある人のHARに焦点を当てています.

研究 の 目的:

  • スネーク・オプティマイザー (AHARDP-DLSO) アプローチによるディープ・ラーニングを用いた障害者のための高度なスマート・ヒューマン・アクティビティ・認識を導入する.
  • 障害者の日常活動を検出し,分類するための効率的なディープラーニングベースのHARモデルを開発する.
  • ターゲット集団に対してHARで高い精度と適応性を達成する.

主な方法:

  • ミニマックススケーリングによるデータ標準化.
  • 深い信念ネットワーク (DBN) を使用した分類.
  • 蛇の最適化アルゴリズム (SOA) で DBN のハイパーパラメータ最適化.

主要な成果:

  • AHARDP-DLSOモデルは,WISDMデータセットで優れたパフォーマンスを示しました.
  • アクティビティ認識において95.81%の高い精度を達成した.
  • 実験的な検証で既存のHARモデルを上回った.

結論:

  • AHARDP-DLSOアプローチは,障害者のHARに対する効果的な解決策です.
  • ヘビの最適化と組み合わせたディープラーニングは,HARの特殊なアプリケーションに期待を寄せています.
  • このモデルは,障害者のための支援技術の強化のための基盤を提供します.