WEKO3
アイテム
行動の順序制約を用いた加速度データのラベリング手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/98385
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/983856743a89b-2de3-40ac-af13-e8b14b0eea7b
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | Journal(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2014-01-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 行動の順序制約を用いた加速度データのラベリング手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Labeling Method for Acceleration Data Using an Execution Sequence of Activities | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | [一般論文(推薦論文, 特選論文)] 行動認識,加速度センサ,ラベリング,行動順序 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
資源タイプ | journal article | |||||||
著者所属 | ||||||||
神戸大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
神戸大学工学部/現在,航空大学校 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
神戸大学大学院工学研究科/科学技術振興機構さきがけ | ||||||||
著者所属 | ||||||||
神戸大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Kobe University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Faculty of Engineering, Kobe University / Presently with Civil Aviation College | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Kobe University / PRESTO, Japan Science and Technology Agency | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Kobe University | ||||||||
著者名 |
村尾, 和哉
× 村尾, 和哉
|
|||||||
著者名(英) |
Kazuya, Murao
× Kazuya, Murao
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 携帯端末に内蔵されたセンサや小型の装着可能なセンサを用いて人の動きを認識する技術を行動認識技術と呼び,ユーザに特化したシステムやサービスを提供する基盤技術となっている.行動認識システムを構築するためには,行動情報が付与(ラベリング)されたセンシングデータを用いて事前に行動モデルを作成しておく必要がある.ラベリングする方法として,一般的にはデータ収集中の行動をビデオカメラなどで撮影してセンサデータと手作業で照合したり,紙とペンですべての行動と時刻をメモに記録してセンシングデータと照合するアプローチがとられている.しかし,ビデオ映像を用いた照合は多大な時間を要し,行動のメモは行動が変化するたびに記録しなければならず自然な動作の妨げになる.本論文では,行動が行われた順序の情報のみを用いてラベリング作業を自動化する手法を提案する.行動順序情報はユーザがデータ収集中に行った行動を収集の合間や収集後に記録して作成する.含まれる情報は行動の順序のみであり,各行動が行われた時刻は含まず,また行われたすべての行動が記録されているとは限らない.評価結果より,7種類の行動を含む15~30分間自由に行動した5名分のデータに対して,77.2%の精度でラベリングでき,得られたラベル付きデータを用いて認識モデルを構築した際の認識精度は,正しくラベル付けしたデータを用いた際と比較して最小6.7%,平均20%の低下であったことを確認した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In the area of activity recognition, many systems using accelerometers have been proposed. Common method for activity recognition requires raw data labeled with ground truth to learn the model. To obtain ground truth, a wearer records his/her activities during data logging through video camera or handwritten memos. However, referring video takes long time and taking memos would interrupt natural activity. We propose a labeling method for activity recognition using an execution sequence of activities. The execution sequence includes activities in performed order, and does not include time stamps. The execution sequence is assumed to be made based on his/her memory after several activities have been done, therefore some activities may not be included in the execution sequence. The proposed method gave a precision of 0.772 for data including seven kinds of activities captured from five subjects. We also confirmed that recognition accuracy for training data labeled with the proposed method dropped by 6.7% (min.) and 20.0% (ave.) compared to that with ground truth. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 55, 号 1, p. 519-530, 発行日 2014-01-15 |
|||||||
ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 1882-7764 |