講演名 2022-02-22
深層距離学習を用いたユーザーの端末所持位置並びに行動分類
北原 瑠伊(九工大), 張 力峰(九工大),
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抄録(和) スマートフォンの普及に伴い、内臓されたセンサを用いて人間の行動分類などが行われている。しかし、それらの取り組みのほとんどはスマートフォンの所持位置を一箇所に限定したものであり、実際のスマートフォンにシステムとして組み込むには不十分であると考えられる。行動と所持位置を同時に分類することが可能であることを確認できれば、ユーザーの状況に応じたスマートフォンの通知方法の変更なども可能になると考えられる。本研究では、スマートフォンの加速度センサによりデータを取得し深層距離学習により学習を行い、ユーザーの行動並びにスマートフォンの所持位置の分類を行なった。結果としては行動と所持位置を同時に分類を行なっても先行研究と同様の精度が得られただけではなく、未学習データにおいては未知クラスとして出力することが可能であることを確認した。
抄録(英) With the widespread use of smartphones, there have been efforts to classify human behavior using built-in sensors. However, most of these efforts are limited to a single location where the smartphone is held and are considered insufficient to be incorporated into actual smartphones as a system. If it can be confirmed that it is possible to classify behavior and possession location at the same time, it will be possible to change the notification method of the smartphone according to the user's situation. In this study, we acquired data from the accelerometer of a smartphone, trained it using deep metric learning, and classified the user's behavior and possession position using cosine similarity during inference. As a result, not only did we obtain the same accuracy as in the previous study even when classifying both actions and possession positions at the same time, but we also confirmed that it was possible to output untrained data as an unknown class.
キーワード(和) 行動分類 / 加速度センサ / 画像処理 / 深層学習
キーワード(英) Behavioral Classification / Accelerometer / Image Processing / Deep Learning
資料番号 ITS2021-40,IE2021-49
発行日 2022-02-14 (ITS, IE)

研究会情報
研究会 IE / ITS / ITE-AIT / ITE-ME / ITE-MMS
開催期間 2022/2/21(から2日開催)
開催地(和) オンライン開催
開催地(英) Online
テーマ(和) 画像処理,一般
テーマ(英) Image Processing, etc.
委員長氏名(和) 児玉 和也(NII) / 藤井 雅弘(宇都宮大) / 名手 久貴(東京工芸大) / 新井 啓之(日本工大) / 町田 賢司(NHK)
委員長氏名(英) Kazuya Kodama(NII) / Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Hisaki Nate(Tokyo Polytechnic Univ.) / Hiroyuki Arai(Nippon Inst. of Tech.) / Kenji Machida(NHK)
副委員長氏名(和) 坂東 幸浩(NTT) / 山崎 俊彦(東大) / 大野 光平(明治大) / 橋本 尚久(産総研) / / 村松 正吾(新潟大)
副委員長氏名(英) Hiroyuki Bandoh(NTT) / Toshihiko Yamazaki(Univ. of Tokyo) / Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Naohisa Hashimoto(AIST) / / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.)
幹事氏名(和) 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 橋浦 康一郎(秋田県立大) / 金 帝演(鶴岡工専) / / 望月 貴裕(NHK) / 小川 貴弘(北海道大) / 細井 利憲(NEC) / 山野 文子(コニカミノルタ) / 堀 淳志(三菱電機) / 文仙 正俊(福岡大)
幹事氏名(英) Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Kouichiro Hashiura(Akita Prefectural Univ.) / Kim Jeyeon(NIT, Tsuruoka College) / / Takahiro Mochizuki(NHK) / Takahiro Ogawa(Hokkaido Univ.) / Toshinori Hosoi(NEC) / Ayako Yamano(KONICA MINOLTA) / Atsushi Hori(Mitsubishi Electric) / Masatoshi Bunsen(Fukuoka Univ.)
幹事補佐氏名(和) 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 今尾 勝崇(三菱電機) / 佐保 賢志(富山県立大) / 自見 圭司(群馬大)
幹事補佐氏名(英) Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Msataka Imao(Mitsubishi Electric) / Kenshi Saho(Toyama Prefectural Univ.) / Keiji Jimi(Gunma Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Group on Artistic Image Technology / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Multi-media Storage
本文の言語 JPN
タイトル(和) 深層距離学習を用いたユーザーの端末所持位置並びに行動分類
サブタイトル(和)
タイトル(英) Classification of User's Device Possession Position and Behavior by Using Deep Metric Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 行動分類 / Behavioral Classification
キーワード(2)(和/英) 加速度センサ / Accelerometer
キーワード(3)(和/英) 画像処理 / Image Processing
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep Learning
第 1 著者 氏名(和/英) 北原 瑠伊 / Rui Kitahara
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学(略称:九工大)
Kyushu Institute of Technology(略称:Kyutech)
第 2 著者 氏名(和/英) 張 力峰 / Lifeng Zhang
第 2 著者 所属(和/英) 九州工業大学(略称:九工大)
Kyushu Institute of Technology(略称:Kyutech)
発表年月日 2022-02-22
資料番号 ITS2021-40,IE2021-49
巻番号(vol) vol.121
号番号(no) ITS-373,IE-374
ページ範囲 pp.91-96(ITS), pp.91-96(IE),
ページ数 6
発行日 2022-02-14 (ITS, IE)