隠れマルコフモデルを用いた高齢者の異常検知システムの構築(高齢者データ処理コンテスト)
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概要
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高齢者の宅内の各所に取り付けたセンサーにより、日常生活内で本人が意識することなく計測された活動状況に関するデータが集められている。これらのデータから健康状態の異常を検知することを目指した。まず、23個所のセンサーが1日の間で反応した順序を、23種の文字からなる文字列で表現する。このとき、データに含まれるノイズの影響を軽減し、意味のある情報を抽出するため、一日を10分間隔で144個の時間ブロックに分割し、各ブロックで最も反応回数が多いセンサーで代表する。このようにしてできた文字列を隠れマルコフモデルを用いて分類することにより、既知の行動パターンに該当しない例が出現した時に異常として検知する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10