身体的特徴情報を用いた適応的トレーニングデータ選択による日常行動認識手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS13026

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: 2013/06/21

タイトル(英語): Daily Activity Recognition Method with Adaptive Training Data Selection by Using Physical Characteristics Information

著者名: 安田 陽介(大阪大学),前川 卓也(大阪大学)

著者名(英語): Yasuda Yosuke(Osaka University),Maekawa Takuya(Osaka University)

キーワード: 加速度センサ|日常行動認識

要約(日本語): 加速度センサを用いた行動認識において、不特定多数のユーザから収集したトレーニングデータを用いたモデル学習収集コストが軽減される反面、認識精度が低下する可能性がある。本研究では、認識対象ユーザの身体的特徴情報を用い、認識精度を低下させるデータをトレーニングデータから自動的に取り除くことで、大多数のユーザのセンサデータが混在するトレーニングデータを用いた場合でも、高い認識精度を達成することを目指す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 780 Kバイト