| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 2m |
| セッション名 |
| センシング・データ |
| 講演日 |
| 2020/09/01 |
| 講演場所(会議室等) |
| m |
| 講演番号 |
| CM-001 |
| タイトル |
| Octave Mix：行動認識における周波数分解を用いたデータ拡張 |
| 著者名 |
| 長谷川達人, |
| キーワード |
| データ拡張, 行動認識, 深層学習 |
| 抄録 |
| 本研究では，センサデータを用いた行動認識における新しいDA手法としてOctave Mixを提案する．DAには，単一データを変形するものと，複数データを合成するものがあり，Octave Mixは後者の複数データを合成するデータ拡張手法である．2つのセンサデータに対して，片方にLow Pass Filter（LPF）を適用，もう片方にHigh Pass Filter（HPF）を適用後，両者を合成する．提案手法の評価を行うため，スマートフォンセンサを用いた基本行動認識のベンチマークデータセットHASCを用いて評価実験を行い，提案手法の有効性を確認した． |
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