@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00183732,
 author = {濱谷, 尚志 and Moustafa, Elhamshary and 内山, 彰 and 東野, 輝夫},
 book = {第25回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集},
 month = {Oct},
 note = {人の体の約60%は水で構成されており，生命活動維持のためには発汗や呼吸によって失われる水分を適宜補うことが重要である．本研究では，日常生活における飲水量を自動的に把握し，適切なタイミングでの飲水指示などにより脱水症状や熱中症の予防を行うため，スマートウォッチを用いた飲水量の推定手法を提案する．提案手法ではスマートウォッチ内蔵の慣性センサ計測値に基づき，飲水行動全体の認識および飲水中の細かいジェスチャの認識を実施する．さらに，飲水中のジェスチャより得られる二軸の加速度の積分値を説明変数とした回帰モデルにより飲水量の推定を行う．評価のため実際に収集した969 回の飲水サンプルに対し手法を適用した結果，実際に飲水を行っている区間を適合率92.8%，再現率97.0%の精度で認識できることが分かった．さらに，毎回の飲水量を平均誤差1.5[g]，二乗平均平方根誤差29.5[g] で推定できることを確認した．},
 pages = {145--150},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {腕ジェスチャ認識による飲水量の自動推定},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}