@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212991,
 author = {小野瀬, 良佑 and 榎堀, 優 and 間瀬, 健二},
 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 = {受傷理由不明の打撲が認知症高齢者の介護において問題となっている．事故の発生時刻や，衝撃を受けた箇所がわかれば，受傷理由を特定するために有用である．本稿では，我々が過去に提案した衣類型圧力センサを用いて体表面の圧力値を計測し，異常な衝撃成分の検知を試みる．打撲による衝撃はパターン数が多いと考えられ，学習モデル内での網羅が難しいため，正常データパターンからの距離を異常スコアとして判定する，教示なし異常検知手法を導入する．一般的に，再構成誤差を損失とした生成ネットワー クは，学習に用いたデータパターンを再構成することができる．日常生活中のデータパターンのみを学習させた生成ネットワークは，日常生活中に発生しづらい衝撃成分は再構成できずに失敗すると考えられる．この特性を活かし，再構成誤差を異常スコアとして，再構成誤差の大きいデータを異常として検知する．学習させる正常データとして必要な日常生活中の衣類上の圧力変化パターンを収集するために，7 名の被験者を対象として衣類型圧力センサ着用時の日常生活行動を想定した圧力変化値を計測した．日常生活中 のデータパターンを収集するために，被験者に 8 つの日常生活タスクを課した．提案手法を評価するための衝撃データを得るために，衝撃の圧力変化成分をマネキンを用いて別撮りし，正常データに重ね合わせ ることで擬似的に作成した．擬似衝撃データを用いて提案手法を評価した結果，異常検知の ROC-AUC 値は 0.718 ± 0.029 に達した．},
 pages = {680--686},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {衣類型圧力センサとVAEを用いた日常生活行動中の無自覚打撲検知の実現に向けて},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}