ユーザの身体的特徴情報を用いた行動認識モデルの学習手法
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概要
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健康管理,見守り,ライフロギングといったさまざまな実世界アプリケーションの実現は,高齢化社会や生活習慣病といった現代社会がかかえるさまざまな問題に対処するうえで重要である.特に,実環境を観測するセンサを用いた行動認識技術は,これらの実世界アプリケーションの基盤的技術の1つとされている.本論文では,エンドユーザの教師ラベルあり/ラベルなしセンサデータを用いることなく,そのエンドユーザに応じた行動認識モデルを構築する手法を提案する.提案手法は,性別や身長といったユーザの身体的特徴情報を用いることで,あらかじめ用意した多数の他のユーザのセンサデータから,エンドユーザのセンサデータと類似しているであろうデータを,機械学習のアプローチを用いて発見する.そして,その類似ユーザのラベルありセンサデータを用いて,エンドユーザの行動モデルを学習する.すなわち,エンドユーザは,自身のセンサデータを集めたり,そのデータにラベルを付与したりする必要がない.評価実験では,40人の実験参加者から収集した約100時間のセンサデータを用いて提案手法の有効性を検証した.
- 2012-07-15
著者
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前川 卓也
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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渡部 晋治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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渡部 晋治
Nttコミュニケーション科学基礎研究所|現在 Mitsubishi Electric Research Laboratories(merl)
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前川 卓也
Nttコミュニケーション科学基礎研究所|現在 大阪大学大学院情報科学研究科
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