センサのピーク値を用いた状況認識手法
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概要
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ウェアラブルコンピューティング環境では小型の装着型センサを用いて取得した行動や状況(コンテキスト)を利用するさまざまなアプリケーションが提案されている.装着者のコンテキストを取得する際に,センサの値に対して特徴量抽出と呼ばれる前処理が行われる.この特徴量抽出ではこれまで,判別性能の高さから平均や分散,FFT係数などが多くの研究で採用されてきたが,これらはデータサイズが元のデータよりも大きくなるため,センサは生データの状態でコンピュータに送信し,その後特徴量抽出と認識が行われる.しかし,生データの通信やセンサ内のメモリへの書き込みによって消費する電力は大きく,低消費電力ハードウェアにとって負担となるものであった.本論文では,従来の特徴量と同等の性能を示しつつデータサイズは小さい新たな特徴量として,加速度波形のピークの高さと幅を提案する.提案する特徴量を用いることでセンサ内で特徴量変換を行いデータサイズを削減したうえでメインコンピュータに送信するため,消費電力の削減につながる.
- 2010-03-15
著者
-
寺田 努
神戸大学大学院工学研究科
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院情報科学研究科
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
村尾 和哉
大阪大学大学院情報科学研究科
-
クリストフファンラールホーフェン
ダルムシュタット工科大学
-
村尾 和哉
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学
-
西尾 章治郎
大阪大学 大学院情報科学研究科
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