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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-14 15:10
ウェアラブルデバイスを活用した行動の自動分類手法の検討
佐藤慶太千田正史早川吉弘藤木なほみ仙台高専
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) ウェアラブルデバイスに内蔵されたセンサから取得したデータに対し機械学習を用いて分類,解析し,人の行動を自動で特定することで様々なサービスが可能となる.本稿では主成分分析やニューラルネットワークなどの次元圧縮手法を用いることで特徴的な動作の抽出とその識別を行う手法を提案する.提案手法の実現可能性を探るため,限定された行動を扱う卓球競技にこの手法を適用し,スイング時の腕の動きに着目して収集した加速度データを基にフォームと返球位置の解析を行った. 加えて,センサデータの取得と同時にその様子をビデオカメラで撮影し,これらを組み合わせて解析結果に対応する動作の定義付けも行った 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 機械学習 / センサデータ / ウェアラブルデバイス / ニューラルネットワーク / 動作解析 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 498, NLP2018-129, pp. 27-30, 2019年3月.
資料番号 NLP2018-129 
発行日 2019-03-07 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP MSS  
開催期間 2019-03-14 - 2019-03-15 
開催地(和) 福井大学 文京キャンパス 
開催地(英) Bunkyo Camp., Univ. of Fukui 
テーマ(和) SICE-DES研究会,IEICE-MSS研究会,IEICE-NLP研究会の3研究会併催,一般およびWork In Progress(WIP) 
テーマ(英) SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP, Work In Progress, and etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2019-03-NLP-MSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ウェアラブルデバイスを活用した行動の自動分類手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automatic classification of human behavior using wearable devices 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 /  
キーワード(2)(和/英) センサデータ /  
キーワード(3)(和/英) ウェアラブルデバイス /  
キーワード(4)(和/英) ニューラルネットワーク /  
キーワード(5)(和/英) 動作解析 /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 慶太 / Keita Sato / サトウ ケイタ
第1著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校 (略称: 仙台高専)
National Institute of Technology,Sendai college (略称: NITS)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 千田 正史 / Masafumi Chida / チダ マサフミ
第2著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校 (略称: 仙台高専)
National Institute of Technology,Sendai college (略称: NITS)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 早川 吉弘 / Yoshihiro Hayakawa / ハヤカワ ヨシヒロ
第3著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校 (略称: 仙台高専)
National Institute of Technology,Sendai college (略称: NITS)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤木 なほみ / Nahomi Fujiki / フジキ ナホミ
第4著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校 (略称: 仙台高専)
National Institute of Technology,Sendai college (略称: NITS)
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講演者
発表日時 2019-03-14 15:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2018-129 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.498 
ページ範囲 pp.27-30 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-NLP-2019-03-07 


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