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  1. 研究報告
  2. ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
  3. 2021
  4. 2021-UBI-072

床面荷重分布と時間変動を用いた洗面台前生活行動認識に関する検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213997
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213997
49e3183c-91bd-48e3-b921-231184c942a3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-UBI21072040.pdf IPSJ-UBI21072040.pdf (9.4 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-11-23
タイトル
タイトル 床面荷重分布と時間変動を用いた洗面台前生活行動認識に関する検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 医療・高齢者・家庭
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
京都産業大学大学院先端情報学研究科
著者所属
京都産業大学情報理工学部
著者所属(英)
en
Graduate School of Frontier Informatics, Kyoto Sangyo University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Engineering, Kyoto Sangyo University
著者名 中本, 敦也

× 中本, 敦也

中本, 敦也

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平井, 重行

× 平井, 重行

平井, 重行

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 洗面台で行われる洗顔・手洗い・歯磨きの生活行動には,手腕の往復運動が含まれ,その振動が身体を伝達して床面で計測可能である.我々はこれまで,洗面台前の床面に設置したシート型圧力分布センサを用いて足裏の荷重分布を圧力画像として計測し,Convolutional Neural Network (CNN) を用いた深層学習による生活行動認識を行ってきた.ただ,これまでは荷重分布の圧力画像を手腕動作に伴う時系列画像としては扱ってこなかった.そこで,今回は時系列処理に Long Short Term Memory (LSTM) を用い,CNN-LSTM による行動認識を試みた.ここでは,3 種の行動とそれ以外の状態を含む 4 クラスに対し,3 人分のデータで行動認識を行ったところ,人物と行動の両方を同時認識する統合モデルで 85% 以上,特定人物の行動だけを認識する個人モデルで 97% の認識精度であることを確認した.本報告では,用いた圧力センサと荷重分布を含む圧力画像データ,CNN-LSTM の構成や学習結果,今後の課題について述べる.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11838947
書誌情報 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)

巻 2021-UBI-72, 号 40, p. 1-6, 発行日 2021-11-23
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8698
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:56:24.875358
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