@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240104,
 author = {関, 祐弥 and 今井, 信太郎},
 book = {第32回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集},
 month = {Oct},
 note = {IoT（モノのインターネット）や AI 技術を駆使し，より安心・安全で快適な住宅を実現するスマートホームが注目されており，それに伴い，家電の自動制御，生活アドバイスをするサービスの開発が行われている．しかし，カメラを用いた手法ではプライバシを侵害する恐れがあるなど，既存の手法には様々な問題がある．また，単体の汎用デバイスを用いた手法ではそれらの問題が解決されているが，音の生じる行動のみで評価がなされており，主要な生活行動を十分に推定できているとは言えない．これに対し先行研究では，総務省統計局の詳細行動分類表を参考に 15 種類の生活行動を推定対象とし，単体の汎用デバイスで取得したデータに対する SVM と CNN の推定結果を統合して最終的な推定結果を出力する手法を提案した．しかし，推定精度は十分ではなく，少数のデバイスで環境を網羅しているとは言えなかった．本研究では，屋内行動推定システムの推定精度（F 値）を全体で 0.80 以上にすることを目的とし，時系列データを扱うために音声データの機械学習を CNN-LSTM に変更した．また，デバイスに搭載するセンサを精査することとし，SVM による推定が必要な行動を考慮して，赤外線センサのみを搭載したデバイスを試作した．その結果，15 種類の生活行動を平均 0.97 の精度で推定することができ，少数のデバイスで環境を網羅することができた．},
 pages = {228--233},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {少数のデバイスによる生活行動を対象とした行動推定システムの改良},
 year = {2024}
}