| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-03-09 |
| タイトル |
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タイトル |
体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによる種目認識手法の提案 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学／日本学術振興会 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学／JSTさきがけ |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology / JSPS |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology / JST PRESTO |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology |
| 著者名 |
高田, 将志
中村, 優吾
藤本, まなと
荒川, 豊
安本, 慶一
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，健康志向ブームの到来により，老化防止や運動不足解消に効果を発揮する体幹トレーニングの重要性が日々高まっている．体幹トレーニングは個人でも行うことのできるエクササイズとして認識されており，実用的かつ簡単なトレーニング手法である．体幹トレーニングの効果を最大限に発揮するには，正しい姿勢を保つことが極めて重要である．しかしながら，個人で行う場合 （特に素人） は，トレーニング中の姿勢や正しい姿勢との違いを認識することは難しい．本研究では，これらの問題の解決に向けた第一段階として，体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスを活用した種目認識手法を新たに提案する．トレーニング中の姿勢や正しい姿勢との違いを認識するには，トレーニング種目を正確に認識できる必要がある．本稿では，右手首，左手首，ベルト位置に取り付けられたウェアラブルデバイスから得られる加速度，ジャイロデータのみを使って，7 種類 (計 10 パターン) の体幹トレーニング種目認識を行なった．機械学習手法として，Random Forest (RF) を用い，Leave-one-person-out Cross-Validation により各種目の認識精度 （F 値） を評価した結果，F 値 ： 99.7% と高精度に認識することに成功した．さらに，片方の手首およびベルト位置にデバイスを装着するだけでも F 値 ： 94.1% の精度で認識できることを確認した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA1221543X |
| 書誌情報 |
研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）
巻 2018-HCI-177,
号 20,
p. 1-8,
発行日 2018-03-09
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8760 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HCI18177020.pdf (3.2 MB)
