@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228114,
 author = {河野, 日生 and 岡本, 真梨菜 and 村尾, 和哉},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2023論文集},
 month = {Jun},
 note = {加速度センサから得られる 3 軸加速度データは様々な分野に応用されており，加速度データの処理にはデータの取得状況に関する情報が必要である．そのうちサンプリング周波数はセンサデータ取得時に指定するため，取得されたデータとともに明示的に与えられるか，タイムスタンプから推定されることが一般的である．しかし，タイムスタンプが存在しなかったり，欠損していたりする場合や，悪意ある者によって偽装されている可能性が想定される．よって，センサデータを利用する時点においてサンプリング周波数を確認する必要があると考える．本論文では，3 軸加速度センサの時系列データのみからサンプリング周波数を推定する手法を提案する．提案手法では，静止区間を除去した 3 軸合成加速度から各時刻の合成値とその次の時刻の合成値の差分の絶対値を算出し，ヒストグラムを作成する．作成したヒストグラムを説明変数，サンプリング周波数を目的変数として Transformer をベースにした回帰型機械学習モデルを構築し，予測を行う．筆者らが取得したデータを用いて本提案手法を評価すると，予測の平均絶対誤差は 1.311 となった．また，HASC コーパス 2014 の歩行データを用いた場合，予測の平均絶対誤差は 0.744 となった．よって本提案手法は加速度センサから収集した人間行動データのサンプリング周波数の推定に有効であると考えられる．},
 pages = {589--596},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {加速度センサから収集した人間行動データのサンプリング周波数推定手法},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}