| 講演名 | 2020-02-27 オンライン逐次学習による時系列予測モデルを用いた人間の異常行動検出 佐久間 拓哉(慶大), 松谷 宏紀(慶大), |
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| 抄録(和) | 本論文では HAR(Human Activity Recognition) と異常検知を組み合わせた、人間の異常行動を検出に着 目する。近年注目される深層学習は事前学習を前提としているが、人間のモーションデータは非定常であり、あらゆ る環境に適応できるデータを収集することが困難である。さらに、通信コストを考慮するとデバイス上で直接推論で きることが望まれるが、深層学習モデルは計算コストが大きいためセンサデバイス上での運用に向いていない。そこ で本論文ではオンライン逐次学習アルゴリズムである、RLS-ESN(Recursive Least Square Echo State Network) と時 系列予測を組み合わせた異常検知手法を利用することで、軽量かつ高い精度で HAR の異常検知を行う方法を提案す る。本論文ではこのアルゴリズムに対して、実環境上で収集されたモーションデータを適用し、実際に深層学習モデ ルに匹敵する検出能力があることを示した。さらに、類似アルゴリズムである OS-ELM(Online Sequential Extreme Learning Machine) と比較して、パラメータに対してある程度頑健であることを示した。また、本論では非定常データ である人間のモーションデータに対応した異常スコアの算出方法を提案し、HAR における異常検知タスクに適するこ とを示す。そして、このアルゴリズムを Verilog HDL 言語によって実装し、ハードウェア用実装においても OS-ELM と比較して 1.25 倍程度の面積増加率で抑えられることを示す。 |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 機械学習 / 異常検知 / エッジコンピューティング / HAR |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | CPSY2019-95,DC2019-101 |
| 発行日 | 2020-02-20 (CPSY, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY / DC / IPSJ-SLDM / IPSJ-EMB / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2020/2/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | 与論町中央公民館 |
| 開催地（英） | Yoron-cho Chuou-Kouminkan |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2020 |
| テーマ（英） | ETNET 2020 |
| 委員長氏名（和） | 入江 英嗣(東大) / 福本 聡(首都大東京) / 田宮 豊(富士通研) / / 井上 弘士(九大) |
| 委員長氏名（英） | Hidetsugu Irie(Univ. of Tokyo) / Satoshi Fukumoto(Tokyo Metropolitan Univ.) / Yutaka Tamiya(Fujitsu Lab.) / / Hiroshi Inoue(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鯉渕 道紘(NII) / 中島 耕太(富士通研) / 高橋 寛(愛媛大) |
| 副委員長氏名（英） | Michihiro Koibuchi(NII) / Kota Nakajima(Fujitsu Lab.) / Hiroshi Takahashi(Ehime Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 津邑 公暁(名工大) / 高前田 伸也(東大) / 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) / 土谷 亮(滋賀県大) / 岩崎 裕江(NTT) / 佐々木 通(三菱電機) / / 近藤 正章(東大) / 塩谷 亮太(東大) / 田中 美帆(富士通研) / 長谷川 揚平(キオクシア) |
| 幹事氏名（英） | Tomoaki Tsumura(Nagoya Inst. of Tech.) / Shinya Takameda(Univ. of Tokyo) / Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) / Akira Tsuchiya(Univ. Shiga Prefecture) / Hiroe Iwasaki(NTT) / Toru Sasaki(Mitsubishi Electric) / / Masaaki Kondo(Univ. of Tokyo) / Ryota Shioya(Univ. of Tokyo) / Miho Tanaka(Fujitsu Labs.) / Yohei Hasegawa(KIOXIA) |
| 幹事補佐氏名（和） | 有間 英志(東大) / 小川 周吾(日立) |
| 幹事補佐氏名（英） | Eiji Arima(Univ. of Tokyo) / Shugo Ogawa(Hitachi) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Computer Systems / Technical Committee on Dependable Computing / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology / Special Interest Group on Embedded Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | オンライン逐次学習による時系列予測モデルを用いた人間の異常行動検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Activity Outlier Detection Based on Online Sequential Learning for Time Series Prediction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 |
| キーワード(3)（和/英） | エッジコンピューティング |
| キーワード(4)（和/英） | HAR |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐久間 拓哉 / Takuya Sakuma |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-02-27 |
| 資料番号 | CPSY2019-95,DC2019-101 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | CPSY-428,DC-429 |
| ページ範囲 | pp.35-40(CPSY), pp.35-40(DC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-20 (CPSY, DC) |