@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00198911,
 author = {佐藤, 悠祐 and 神山, 剛 and 福田, 晃 and 小口, 正人 and 山口, 実靖 and Yusuke, Sato and Takeshi, Kamiyama and Akira, Fukuda and Masato, Oguchi and Saneyasu, Yamaguchi},
 issue = {2},
 month = {Aug},
 note = {機械学習やスマートフォン搭載のセンサの発展により，センサデータを解析しユーザの行動などのユーザ情報を推定する研究が行われ，成果を上げている．本研究では，センサデータを機械学習により解析する研究をさらに発展させた研究として，スマートフォンの加速度センサから得られた加速度値よりユーザを推定することに取り組む．本稿ではユーザ推定の初期の研究として，対象ユーザが既知の二人のユーザのうちのいずであるかの二択の推定と，推定対象ユーザが特定のユーザであるかそれ以外のユーザであるか二択の推定に着目して取り組む．具体的には，各ユーザの加速度データを深層学習 (Deep Learning) により学習しモデルを構築し，推定対象ユーザを推定する手法を提案する．そして，取得データのうちユーザの特徴がより正確に抽出できる軸のデータのみを用いることにより精度の向上を行う．また，20 人の実ユーザの加速度データを用いた性能評価を行い，X 軸のデータや X 軸と Y 軸のデータを用いることにより 90% 弱の高い精度で推定をできることを示す．},
 title = {加速度センサによるスマートフォンユーザの推定に関する考察},
 year = {2019}
}