ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術の欠損特徴量補完による耐故障性向上(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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ウェアラブルセンサを身につけて用いる行動認識技術は,コンテキストアウェアシステムを実現するための重要な技術のひとつである.しかしながら既存の行動認識技術では,あらかじめ想定された状況からセンサが1つでも欠損してしまうと,識別アルゴリズムが動作しなくなり,まったく行動が認識できなくなるという問題が存在する.そこで本研究では,ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術を対象とし,いくつかのセンサデータが欠損した場合でも正常に動作する他のセンサから欠損データの特徴量を補完して,正常な行動認識結果を得るための手法を提案する.具体的には,重回帰またはカーネル法を使用して,取得可能なセンサデータから欠損した特徴量を補完する.提案手法の有用性を確認するため,評価実験を行った.その結果,行動認識技術において,ウェアラブルセンサの欠損によって識別アルゴリズムが動作しなくなる問題を欠損した特徴量の補完を行うことで解決し,欠損データを補完しない場合ではF値の認識率が69.8%であったのに対し,重回帰では70.7%,カーネル法では71.1%となり,認識精度を1.0%以上向上させることができた.
- 2012-05-10
著者
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