複数センサーを用いた屋内細粒度行動認識の自動化(行動認識,フレッシュマン・セッション,ユビキタス・センサネットワーク,ユビキタス・システム,アドホックネットワーク)
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概要
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ユーザの細粒度での屋内行動を認識するために,複数のセンサーを用い普段滞在する居場所を自動的に学習し標本化する機構と,それを用い現在の状況を標本から抽出する機構を実装し評価した.その結果,新規の標本を生成すべきか,既存の標本をアップデートすべきかの閾値を獲得する必要があることがわかり,そのための検証実験を実施し,比較的短期間のセンシングでも自動的に標本をアップデートして,ほぼ0.1%未満の誤認識率に押えられる見込みが得られた.
- 2012-05-10
著者
-
西尾 信彦
立命館大学情報理工学部
-
西尾 信彦
独立行政法人科学技術振興機構さきがけ研究21
-
西尾 信彦
立命館大学
-
安積 卓也
立命館大学
-
藤井 陽光
立命館大学大学院理工学研究科
-
安積 卓也
立命館大学情報理工学部
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