2024-03-28T22:01:27Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000822892023-04-27T10:00:04Z01164:04061:06713:06782
複数センサーを用いた屋内細粒度行動認識の自動化Automated Recognition of Indoor Activity based on Multi-Sensingjpn行動認識http://id.nii.ac.jp/1001/00082287/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=82289&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan立命館大学情報理工学部立命館大学大学院理工学研究科立命館大学情報理工学部西尾, 信彦藤井, 陽光安積, 卓也ユーザの細粒度での屋内行動を認識するために,複数のセンサーを用い普段滞在する居場所を自動的に学習し標本化する機構と,それを用い現在の状況を標本から抽出する機構を実装し評価した.その結果,新規の標本を生成すべきか,既存の標本をアップデートすべきかの閾値を獲得する必要があることがわかり,そのための検証実験を実施し,比較的短期間のセンシングでも自動的に標本をアップデートして,ほぼ0.1%未満の誤認識率に押えられる見込みが得られた.This article proposes a method to recognize user's fine-grain activity recognition using multiple sensor and creating sampled topological map. This method turned out to require two threshold values for determining to create a new sample cluster and to update existing sample clusters. We conducted some experiments and obtained result of under 0.1% miss recognition ratio through relatively short term sensing and automated updating of topological map.AA11838947研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)2012-UBI-3430162012-05-102012-05-10