時系列データマイニングによる行動推定技術の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS12035

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2012/07/20

タイトル(英語): Applying Methods of Time-Series Datamining into Activity Recognition

著者名: 杉村 博(神奈川工科大学),高見澤 聖子(神奈川工科大学),松本 一教(神奈川工科大学)

著者名(英語): Sugimura Hiroshi(Kanagawa Institute of Technology),Takamizawa Seiko(Kanagawa Institute of Technology),Matsumoto Kazunori(Kanagawa Institute of Technology)

キーワード: 行動識別|データマイニング|決定木学習|加速度センサー|activity recognition|data mining|decision tree learning|accelerometer

要約(日本語): 低価格なセンサーの普及，スマートフォンの普及に伴い，行動識別や推定技術の重要性が高まっている．本研究では，決定木学習にもとづくデータマイニング技術を用いて実現する手法を示す．基本行動とよぶ短く単純な行動の識別をベースに複雑な行動識別へと発展できることも示す．また，データの前処理についても説明する．

要約(英語): In this study, we note that a daily human activity is composed of naive actions. By using this fact, a simple recognition method over naive activities can be composed to recognize complex activities. In order to prove this assumption, we develop a naive recognition tool based on the decision tree learning, and then it is extended over composed and complex activities. We also propose data processing methods, including clustering and flexible matching, which are necessary in the first phase of the recognitions. The proposed method is demonstrated through experiments.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 922 Kバイト