トレーニングデータの共有と半教師あり学習を用いた日常行動認識モデル学習手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/05/01

タイトル(英語): Learning Daily Activity Recognition Model with Sharing Training Data and Semi-Supervised Learning

著者名: 孔　全（大阪大学大学院 情報科学研究科），前川　卓也（大阪大学大学院 情報科学研究科）

著者名(英語): Quan Kong （Graduate School of Information Science and Technology Osaka University）, Takuya Maekawa （Graduate School of Information Science and Technology Osaka University）

キーワード: 行動認識，加速度センサ，ウェアラブルセンサ，半教師あり学習　　Activity recognition，Acceleration sensors，Wearable sensors，Semi-supervised learning

要約(英語): We propose a new daily activity recognition method that can learn an activity classification model with small quantities of training data by sharing training data among different activity classes. Many existing activity recognition studies employ a supervised machine learning approach and thus require an end user's labeled training data, this approach places a large burden on the user. In this study, we assume that a user wears sensors (accelerometers) on several parts of the body such as the wrist, waist, and thigh, and we attempt to share sensor data obtained from only selected accelerometers (e.g., only waist and thigh sensors) among two different activity classes. For further reducing the burden on the user, we also adopt a semi-supervised approach.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.5 （2014） 特集：機械学習手法に基づく設備診断・監視技術

本誌掲載ページ: 711-717 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/5/134_711/_article/-char/ja/