@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194108,
 author = {荒川, 正規 and 大石, 優彦 and 撫中, 達司},
 issue = {30},
 month = {Jan},
 note = {近年，社会の高齢化に伴い，高齢者の見守りや介護などを目的とした宅内の人間の行動を認識する研究が盛んに行われている．行動認識は高齢者の見守り以外にも子供の見守りや生活リズムを把握することでの健康管理などにも利用することができるなど重要な技術であると言える．行動認識の取組みとして，複数センサを使用する研究が多いが，本研究では人の行動により発生する生活音を認識手段として用いる．音の識別において，特徴量 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) が多くの研究で使用されてきたが，本研究では MFCC を生活音の特徴が低周波数に加え高周波数にも表れることを考慮した特徴量抽出を試みた．改良された特徴量を用いて機械学習 SVM (Support VectorMachine) により行動認識を行った結果をもとに，改良した特徴抽出方法を評価した結果につき報告する．},
 title = {生活音を用いた行動認識のための特徴量抽出についての一考察},
 year = {2019}
}