ドップラーセンサを活用した宅内行動認識システムの開発と評価

• Item type: Branch(1)
• 公開日: 2018-03-01
• タイトル: ドップラーセンサを活用した宅内行動認識システムの開発と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development and Evaluation of In-home Activity Recognition Utilizing Doppler Sensor
• 言語: jpn
• 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: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科,JSTさきがけ
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology,JST PRESTO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 藤原, 聖司; 藤本, まなと; 荒川, 豊; 安本, 慶一
• 著者名(英): Masashi, Fujiwara; Manato, Fujimoto; Yutaka, Arakawa; Keiichi, Yasumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: これまでに，省エネ家電制御などの生活を支援するサービスの実現に向けた宅内における生活行動認識に関する研究が多数提案されている．しかし，先行研究は読書といった，家電製品を使用せず，場所に関係なく行われる生活行動（場所非依存行動）を正確に検出・認識することは困難であった．本研究では生活行動ごとのモーションの違いに着目し，ドップラーセンサで捉えたモーション情報を特徴量に加えることでこれらの行動を認識する手法を実現する． 本稿では，モーション情報としてセンサの出力信号の周波数成分を用い，機械学習によって生活行動認識モデルを作成する．また，提案手法の有用性と行動認識の実現に向けた課題を検討するため，6名の被験者が2か所の異なる場所で3種類の異なる行動を行う際のセンサデータを収集して行動認識モデルを構築し，認識精度を評価した．その結果，認識精度が最大45.9%であった．また，被験者の位置によって認識精度に影響があることから，提案手法の実用化に向け，位置の影響を考慮した手法の検討が必要であることがわかった．
• 書誌情報: 行動変容と社会システム vol.03; 巻 2018, 発行日 2018-03-01
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会