@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00210792,
 author = {長谷川, 達人 and 木村, 洋文},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2098論文集},
 month = {Jun},
 note = {スマートフォン等を用いたセンシングによりユーザの身体活動の自動認識を行う行動認識という研究分野がある．日常行動をセンシングする場合，デバイスの種類や所持方法，装着方法，計測アプリケーション等の様々な計測条件がユーザや計測日によって異なる事が多い．センサ値から行動を予測するモデルは機械学習で実現されることが多く，計測環境が不統一なデータは機械学習の予測精度を低下させる可能性がある．本研究では，計測環境の中でもサンプリング周波数の相違に頑健な行動認識手法を提案する．提案手法は通常の行動認識モデルに対して敵対的訓練を適用し，サンプリング周波数を特定できなくする特徴表現の獲得を実現している．基本行動認識の HASC データセットを用いて，サンプリング周波数が混在するデータが計測された環境をシミュレートし評価実験を行った．その結果，従来手法では推定精度が低下すること，提案手法ではそれを改善できることを明らかにした．},
 pages = {534--543},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {敵対的訓練を用いたサンプリング周波数の相違に頑健な行動認識},
 volume = {2020},
 year = {2020}
}