加速度データ自動セグメンテーションに基づく行動認識手法の性能評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-07-08
• タイトル: 加速度データ自動セグメンテーションに基づく行動認識手法の性能評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Evaluation of Activity Recognition with Auto-segmentation of Accelerometer Data
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 大日本印刷株式会社
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): DaiNippon Printing CO.,Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者名: 大村, 廉; 橋田, 尚幸; 今井, 倫太
• 著者名(英): Ren, Ohmura; Naoyuki, Hashida; Michita, Imai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，加速度データと半教師付き学習を用いた行動認識手法において，加速度データに対して自動セグメンテーション手法を利用して再学習のためのデータを取得する手法を提案する．一般に半教師付き学習では確信度や複数の識別器の合意により再学習に使用されるデータの採否が決定されたが，このことは再学習時の学習効率の低下や精度向上の頭打ちの一因となっていた．本稿で提案する手法では，識別器の出力には非依存な自動セグメンテーション結果によって対象となるデータ範囲を決定し，この範囲の識別結果が一定の割合以上で同一の識別結果を得た場合にはこの行動範囲のデータ全てを再学習用のデータとすることでこの問題を解決する．6 つの加速度センサを利用して 7 種類の日常行動について取得した実験データに対して提案手法を適用して評価を行った．この結果，提案手法では，15 分程度の再学習データを用いることで，教師付き学習と同程度の識別精度を達成することができ，提案手法が効果的に作用することを確かめた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a method that efficiently collects reinforcing data by adopting automatic segmentation technique to accelerometer data. Semisupervised learning methods choose, in general, reinforcing data based on confidence values of a classifier or agreement among classifiers. However, this can cause inefficient reinforcement and/or limitation of accuracy improvement. The method we propose in this paper split data into segments where each activity continues by an auto-segmentation technique, and whole data in a segment is exploited for reinforcement after obtaining same classification results over certain ratio in the segment. Some experiments were conducted using six accelerometers with seven target daily activities. The results showed that proposed method obtained the same accuracy as supervised learning with fifteen minutes reinforcement learning and support the advantage of the method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11838947
• 書誌情報: 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）; 巻 2010-UBI-27, 号 11, p. 1-7, 発行日 2010-07-08
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会