@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212934,
 author = {西野, 祐希 and 前川, 卓也 and 原, 隆浩},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集},
 issue = {1},
 month = {Jun},
 note = {近年のセンサ技術の発展に伴い，ウェアラブルセンサから得られる加速度データを用いた人間の行動認識の研究が盛んに行われている．また，ワークアウトなどの応用においては，動作の認識だけではなく，動作の繰り返し回数をカウントする研究も行われている．既存のカウント手法では，各動作の出現時刻等の情報を含むラベルあり学習データが大量に必要であり，その取得コストが膨大であるという問題がある．そこで本研究では，弱教師あり学習により，与えられた加速度データに含まれる特定の動作をカウントするための手法を提案する．本研究では，加速度データに含まれる動作の数のみをラベルとする学習データが少量のみ与えられる条件を想定する．このような弱いラベルが付与された少量学習データで効果的に動作カウントモデルを学習するため，提案手法ではカウントモデルを動作の出現時刻を特定する Attention 機構と，特定された出現の回数をカウントする方策を学習する機構から構成する．出現の回数をカウントする方策を学習することができれば，学習データのラベル（動作の回数）のバリエーションが少なくとも，学習データに含まれていない回数のカウントを行うことができる．さらに提案手法では，Data Augmentation や，他のユーザから得られた学習データを用いたモデルの事前学習により少量学習データの問題に対処する．評価実験では，スマートウォッチを右手首に装着した 3 人の被験者がワークアウトを行った際に得られた加速度データを用いて，提案手法の有用性を確認した．},
 pages = {256--263},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {弱教師あり学習による加速度センサを用いた動作カウント手法の提案},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}