| No | 193846 |
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| 標題（和） | 加速度情報を用いた日常行動認識について |
| 標題（英） | Human Activity Recognition Based on Acceleration Information |
| 研究会名（和） | 回路とシステム, 通信方式, 信号処理 |
| 研究会名（英） | Circuits and Systems, Communication Systems, Signal Processing |
| 開催年月日 | 2009-03-02 |
| 終了年月日 | 2009-03-03 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CAS2008-142, SIP2008-205, CS2008-116 |
| 抄録（和） | 本研究では、部屋の中で行う日常的な行動に対する見守りシステムの構築を目指して，加速度情報に基づく人間の行動認識について検討する．腰(太股の上) に装着した単一の加速度センサから得られる加速度情報の隠れマルコフモデルを用いて行動認識を行う．本研究では，加速度情報の時系列信号そのものとその周波数分析によって得られる特徴量の比較を行う．具体的な，入力信号の低域周波数に着目した特徴量であるMFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)の適用，MFCCと重力加速度の角度情報の併用，周波数分析時の分析条件の検討などを行い性能改善を行う．日常的な6種類の行動に対する行動認識実験の結果，正解率を71.30%から87.96%へ，正解精度を58.88%から79.63%へと向上させることができた． |
| 抄録（英） | In this paper, we study human activity recognition method based on acceleration information using hidden Markov models for support system of human activity in daily living (ADL: Activity in Daily Living). Acceleration information is observed by using single tri-axial acceleration sensor put on testee\'s waist. As the feature parameters, we compared time series of accelerometer signal and frequency domain parameters whose are obtained by speech signal processing. We use MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) which emphasizes low frequency, angular information. We also investigate optimal frequency response of MFCC. The experimental results show that combination of these parameters brings better recognition rate: recognition correct rate increases 16.66% from 71.3% to 87.96%, recognition accuracy increases 20.75% from 58.88% to 79.63% respectively. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.108, No.453,454,455 |
| ページ開始 | 229 |
| ページ終了 | 234 |
| キーワード（和） | 見守りシステム,日常行動認識,加速度センサ,MFCC,隠れマルコフモデル |
| キーワード（英） | support system,activity in daily living,accelerometer,MFCC,MFCC，Hidden Markov Model |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 竹内伸一 |
| 著者（ヨミ） | タケウチ シンイチ |
| 著者（英） | Shin\'ichi Takeuchi |
| 所属機関（和） | 岐阜大学 |
| 所属機関（英） | Gifu University |
| 著者（和） | 伊藤真也 |
| 著者（ヨミ） | イトウ シンヤ |
| 著者（英） | Shin\'ya Ito |
| 所属機関（和） | 岐阜大学 |
| 所属機関（英） | Gifu University |
| 著者（和） | 田村哲嗣 |
| 著者（ヨミ） | タムラ サトシ |
| 著者（英） | Satoshi Tamura |
| 所属機関（和） | 岐阜大学 |
| 所属機関（英） | Gifu University |
| 著者（和） | 速水悟 |
| 著者（ヨミ） | ハヤミズ サトル |
| 著者（英） | Satoru Hayamizu |
| 所属機関（和） | 岐阜大学 |
| 所属機関（英） | Gifu University |