| 題名 | 携帯端末を用いた行動認識における端末格納場所情報を用いた認識パラメータ構成法に関する一検討 |
| 著者 | *太田 和也, 岩�� 正裕, 藤波 香織 (東京農工大学) |
| Page | pp. 641 - 646 |
| Keyword | 行動認識, モバイルセンシング, ウェアラブルセンシング |
| Abstract | 高機能化に伴い各種センサを搭載した携帯電話端末を用いたモバイルセンシングにおいて，端末の格納場所により取得センサ値が異なる問題がある．そのため行動認識において格納場所を考慮せずに機械学習を行うと分類精度の低下が生じる可能性がある．格納場所ごとにチューニングした分類器構成を用いることで分類精度の向上が得られるという仮説を設定し，サンプリング周波数，ウィンドウサイズ，分類器種別，特徴量といった行動認識器（分類器）を構成するパラメータの様々な組み合わせにより精度比較を行った．格納場所ごとに異なる分類器構成を使用した際の精度（F 値）は0.88 を示し，格納場所を考慮しない単一の分類器構成を用いた際と比較して0.05 向上した．格納場所や行動によっては，個別方式で精度が下がるケースも見られたが，端末格納場所情報を用いた分類器変更の一定レベルの有効性が示唆された． |
| 題名 | 加速度ベース行動認識におけるレスポンス時間短縮のためのパラメータ検討 |
| 著者 | *吉澤 実, 高崎 航, 大村 廉 (豊橋技術科学大学) |
| Page | pp. 647 - 654 |
| Keyword | 行動認識, レスポンス時間短縮, HASCコーパス, パラメータ検討 |
| Abstract | 既存のウェアラブルセンサを用いた行動認識技術では，センサデータを一度部分系列に分割して認識処理を行うため，行動の変化に対して認識結果の出力が遅れるという問題があった．そこで我々は行動の変化点に着目し，行動認識技術のレスポンス時間を短縮するための手法を提案している．しかし，提案手法における変化点検出や変化点直後のウィンドウサイズといったパラメータはよく検討されていない，という問題があった．そこで本稿では，人の行動の大規模データであるHASC Corpusを使用して実験を行い，提案手法における各種パラメータの検討を行った結果，並びに，従来手法との比較によって明らかになった提案手法の特徴について報告する．具体的には，変化点検出に使用するIIRバンドパスフィルタバンクについて，適切なフィルタ数およびその周波数を明らかにした．また，変化点検出後に設定する特別なウィンドウのサイズについて，サイズと識別精度の関係を明らかにした．従来手法との比較では，提案手法はウィンドウサイズとシフト幅が同じ場合，従来手法では平均2773msであったレスポンス時間を平均2035msへと短縮することを確認した．また，提案手法は計算量を押さえつつ，レスポンス時間と認識精度の両立し，かつ，レスポンス時間のジッタをおさえて安定した時間で認識結果を出力するという特色を持つことを明らかにした． |
| 題名 | 加速度センサを用いたジェスチャ操作の早期認識手法の提案 |
| 著者 | *出田 怜, 村尾 和哉 (神戸大学大学院工学研究科), 寺田 努 (神戸大学大学院工学研究科/科学技術振興機構さきがけ), 塚本 昌彦 (神戸大学大学院工学研究科) |
| Page | pp. 655 - 662 |
| Keyword | ジェスチャ認識, 早期認識, 加速度センサ, Dynamic Time Warping |
| Abstract | 端末に搭載された加速度センサから得られる値を用いて端末の動きを検出することで従来のインタフェースでは困難であった入力が実現できる．一般的に加速度センサを用いたジェスチャ認識では，ジェスチャ終了後に認識処理を開始するため，ジェスチャ入力を行なってからフィードバックの出力までに遅延が生じ，インタフェースの操作性の低下につながる．本研究では，加速度センサを用いたジェスチャ認識において，途中までのジェスチャ入力データと教師データとの距離を逐次的に計算する早期認識アルゴリズムを提案する．提案手法では各教師データとの距離計算において，認識結果の候補が拮抗している場合には，認識結果を出力せずに次サンプルの入力を待ち，確度の高い唯一の候補が決定した時点で認識結果を出力する．タブレット端末使用時を想定した27種類のジェスチャに対して提案手法の性能を評価したところ，提案手法はジェスチャの終了約1秒前に100%の精度で認識できることを確認した．また，提案手法を組み込んだジェスチャベースのフォトビューアを実装した．提案手法を用いることでジェスチャを早期に認識でき，操作性が向上することを確認した． |
| 題名 | メタ学習に基づく加速度センサからの看護師行動識別 |
| 著者 | *上田 修功 (ＮＴＴ コミュニケーション科学基礎研究所), 田中 佑典 (NTTサービスサービスエボリューション研究所), 中島 直樹 (九州大学病院メディカルインフォメーションセンタ) |
| Page | pp. 663 - 667 |
| Keyword | 行動識別, 加速度センサ, メタ学習, パターン認識 |
| Abstract | 加速度センサを用いた行動識別手法はこれまで数多く提案されているが，それらの大半は，「歩く，走る，座る」などの識別が容易な少数の行動カテゴリを対象とするか，あるいは，多数の加速度センサを体に装着するなど，実用的な手法とは言い難い．本研究では，現実的な状況下(少数の加速度センサ)で複雑な行動を高精度に識別する手法を確立すべく，問診などの認識困難な対象も含む，病院により既定された看護師行動を識別タスクとし，ベイズモデルの枠組みで，メタ学習法と呼ぶ高精度なパターン識別手法を提案する．メタ学習法では，異なる条件で個別に学習した複数の識別器の識別結果から真のクラスを推定する．実験により，個々の単一の分類器，および従来のアンサンブル分類手法の識別率を顕著に上回る性能を確認した． |
| 題名 | 学習データ量削減のための圧縮センシングを用いた時系列データ解析による指差し呼称時の腕振り動作認識 |
| 著者 | *岩�� 正裕 (東京農工大学大学院 工学府 情報工学専攻), 藤波 香織 (東京農工大学大学院 工学研究院 先端情報科学部門) |
| Page | pp. 668 - 674 |
| Keyword | 労働支援, ジェスチャ認識, 圧縮センシング, ウェアラブルセンシング, 信号処理 |
| Abstract | 容易な指差し呼称動作評価環境の構築を目的とし，我々は身体装着型センサデバイスを用いた指差し呼称動作認識手法を提案した．しかし，指差し呼称時の腕振り動作認識において本人からのデータ取得はユーザ負担となり，負担の軽減には本人以外から得られたデータを利用しても精度を保つ必要がある課題が残った．一方で，先行研究では，圧縮センシング技術を用いてユーザ間で異なるジェスチャ所要時間の影響に対応し他人のデータを用いた高精度での認識を実現したが，腕振り動作についてはユーザ間で勢いが異なることが認識精度に影響する可能性がある．そこで本稿では他人から得られたデータの利用による学習データ量削減を目的とし，圧縮センシングを用いた腕振り動作認識について検証した．実験の結果では，他人のデータを用いたときに精度が低いユーザを本人からのデータに依存するユーザと定義し，依存性の高いユーザより取得したデータから順に加えて認識モデルを構築・評価したところ，4人分のデータで11人分と同等の精度を得た．これにより，圧縮センシングを用いた腕振り動作認識において他人のデータ利用が学習データ量削減に対して有効であると示唆された． |
| 題名 | 入院病棟における患者センサと環境センサからの室内状況の把握 |
| 著者 | *林田 興祐, 戸田 隆道 (九州工業大学大学院先端機能システム工学専攻), 井上 創造 (九州工業大学), 野原 康伸, 中島 直樹 (九州大学) |
| Page | pp. 675 - 683 |
| Keyword | 看護支援, ベッドセンサ, 大規模データ, センサデータマイニング, パターン認識 |
| Abstract | 本研究では，病室に設置された騒音センサのデータ，照度センサのデータ，ベッドセンサのデータを用いて，看護師の入退室の認識を行った．認識には，実際の病棟において長期間収集した患者の生体データおよび病室の環境データから，看護師の入室時と退室時，在室時，非在室時のデータを200件用いて，特徴量の抽出を行い，さらに抽出した特徴量を用いて，看護師の入退室の認識を行った．その結果，看護師が外にいる状態からの遷移を考慮した場合，昼の時間帯では74[％]，夜の時間帯では80[％]の認識精度を得ることが出来た．また，看護師が中にいる状態からの遷移を考慮した場合，昼の時間帯では79[％]，夜の時間帯では85[％]の認識精度を得ることができた．また，より大規模な現実のデータで評価するため，最も処理に時間のかかる，センサデータの読み込み処理の部分に，並列分散処理を試みる． |