Towards effective detection of elderly falls with CNN-LSTM neural networks

García González, Enol; Villar, M.; Fáñez Kertelj, Mirko; Villar Flecha, José Ramón; Cal Marín, Enrique Antonio de la; Cho, Sung Bae

doi:10.1016/j.neucom.2021.06.102

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Towards effective detection of elderly falls with CNN-LSTM neural networks

dc.contributor.author	García González, Enol
dc.contributor.author	Villar, M.
dc.contributor.author	Fáñez Kertelj, Mirko
dc.contributor.author	Villar Flecha, José Ramón
dc.contributor.author	Cal Marín, Enrique Antonio de la
dc.contributor.author	Cho, Sung Bae
dc.date.accessioned	2023-02-01T11:51:51Z
dc.date.available	2023-02-01T11:51:51Z
dc.date.issued	2022
dc.identifier.citation	Neurocomputing, 500, p. 231-240 (2022); doi:10.1016/j.neucom.2021.06.102
dc.identifier.issn	0925-2312
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10651/66152
dc.description.sponsorship	Spanish Ministry of Science and Innovation [MINECO-TIN2017-84804-R, PID2020-112726RB-I00]; State Research Agency (AEI, Spain) [RED2018-102312-T]; Korean government (MSIT) (Yonsei University) [2020-0-01361]; AI Graduate School Program (Yonsei University)
dc.format.extent	p. 231-240
dc.language.iso	eng
dc.relation.ispartof	Neurocomputing
dc.rights	© 2022 Los autores. Publicado por Elsevier B. V.
dc.rights	CC Reconocimiento 4.0 Internacional
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.source	Scopus
dc.source.uri	https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85131037373&doi=10.1016%2fj.neucom.2021.06.102&partnerID=40&md5=3830731de830093f01a68b4b8efa690f
dc.title	Towards effective detection of elderly falls with CNN-LSTM neural networks
dc.type	journal article
dc.identifier.doi	10.1016/j.neucom.2021.06.102
dc.relation.projectID	MICINN/MINECO-TIN2017-84804-R
dc.relation.projectID	MICINN/PID2020-112726RB-I00
dc.relation.projectID	AEI/RED2018-102312-T
dc.relation.publisherversion	http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.06.102
dc.rights.accessRights	open access
dc.type.hasVersion	VoR

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Nombre:: 1-s2.0-S0925231222006440-main.pdf
Tamaño:: 755.6Kb
Formato:: PDF
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