複数センサーを用いた屋内細粒度行動認識の自動化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-05-10
• タイトル: 複数センサーを用いた屋内細粒度行動認識の自動化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automated Recognition of Indoor Activity based on Multi-Sensing
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 行動認識
• 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: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属: 立命館大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ritsumeikan University
• 著者名: 西尾, 信彦; 藤井, 陽光; 安積, 卓也
• 著者名(英): Nobuhiko, Nishio; Harumitsu, Fujii; Takuya, Azumi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 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 2012-UBI-34, 号 30, p. 1-6, 発行日 2012-05-10
• 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