観測対象者の類似性を利用した動作推定のためのセンサデータ処理手法の一検討

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2012-10-10
• タイトル: 観測対象者の類似性を利用した動作推定のためのセンサデータ処理手法の一検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Sensor Data Processing Method Using Similarity for Human Motion Estimation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: センサデータ処理;;動作推定;;サポートベクターマシン;ユビキタスシステム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属: 岩手県立大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate Prefectural University
• 著者名: 今井, 信太郎; 宮本, 真梨子; 新井, 義和; 猪股, 俊光
• 著者名(英): Shintaro, Imai; Mariko, Miyamoto; Yoshikazu, Arai; Toshimitsu, Inomata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 加速度センサを用いて観測対象者の動作推定を行うシステムには，サポートベクターマシンをはじめとした機械学習手法を用いるものがある．これらの手法では事前に観測対象者の加速度データを一定程度取得し，動作推定の基準を作成する必要があり，未知の観測対象者に対して即座に推定を行うことは困難である．また，基準作成のために動作を要求することは，観測対象者にとって負担となる．この問題に対し，本論文では，動作推定精度を維持した上での未知の観測対象者に対する速やかな動作推定の実現を目的とした，観測対象者の類似性を利用した動作推定手法を提案する．この手法では，動作の特徴の類似した観測対象者群の推定基準を利用することにより，未知の観測対象者に対しても最初から動作推定を行うことが可能となる．そして，実際に加速度センサを用いて動作推定を行うプロトタイプシステムを作成して実験を行い，提案手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There are some systems that use machine learning techniques like support vector machine to estimate human motions using acceleration sensors. These systems have to acquire acceleration data to build a model. Therefore, it is difficult to estimate new observed person’s motions. Also a new observed person have to carry out motions to build a model. These are a heavy burden for observed person. In this paper, we propose the method for sensor data processing using similarity in feature of motions between observed persons. This method aims at achieving a good balance between maintaining estimation accuracy and provision of prompt motion estimation to the new observed person. In this method, the system can estimate new observed person’s motions in the beginning because the system uses the similar observed persons’ model. We implement a prototype system to evaluate this method. The system estimates human motions using the acceleration sensor. We perform some initial experiments using this prototype system.
• 書誌情報: マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集; 巻 2012, 号 4, p. 162-168, 発行日 2012-10-10
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会