機械学習による移動モード検知の補正方式に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18006

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: 2018/03/22

タイトル(英語): Accuracy improvement of transportation mode detection using machine learning classifier

著者名: 熊澤 宏之(大阪産業大学),松井 秀都(大阪産業大学)

著者名(英語): Hiroyuki Kumazawa(Osaka Sangyo University),Hideto Matsui(Osaka Sangyo University)

キーワード: 機械学習|移動モード|スマートフォン|Machine learning|Transportation mode|Smartphone

要約(日本語): スマートフォンに搭載されている種々センサの情報を利用し、機械学習により移動モード（歩行、自動車、鉄道など、どのような手段で移動しているか）を検知することを試みている。本稿では、取得した加速度データ、速度データを基に、機械学習の一手法である決定木を設計し、移動モード検知を行う。そして、移動モード検知の後処理として、検知エラーを補正する重み付き多数決補正方式を提案し、検知精度を向上できることを示す。

要約(英語): The decision trees for machine learning are designed to detect the transportation modes which travelers use, that is, trains, cars, buses, bikes, and walking, and their precisions are evaluated. Then the method for correcting the detection errors by the weighted majority vote is proposed and its precisions are shown.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 801 Kバイト