@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213997,
 author = {中本, 敦也 and 平井, 重行},
 issue = {40},
 month = {Nov},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2021}
}