| 講演名 | 2017-09-16 加速度データからの行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた特徴抽出 武山 徹(金沢工大), 小暮 潔(金沢工大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，加速度データからの行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた特徴抽出方法の性能を評価した．具体的には，加速度データからの積層雑音除去自己符号化器による特徴抽出における出力層のノード数，加速度データの取得部位の組み合わせ，および加速度データの与え方の行動識別の正解率への影響を実験によって評価した．実験結果は，単一部位の3軸加速度データから抽出した特徴に関する出力層のノード数による正解率の顕著な変化の傾向，および6部位の3軸加速度データから抽出した特徴に関する入力層のノード数以下の範囲内での出力層のノード数の増加に伴う正解率の単調増加性を示す． |
| 抄録(英) | We have experimentally evaluated how the performance of activity recognition from acceleration data depends on the way of extracting features using denoising autoencoders. The experimental results show that when each of stacked denoising autoencoders is given 3-axis acceleration data from a body part, the accuracy of classification using their output features changes saliently according to the number of nodes in each of their output layers and that when a stacked denoising autoencoder is given 3-axis acceleration data from six body parts, the accuracy of classification monotonically increases with the increasing number of nodes in its output layer as long as the number is less than or equal to the number of nodes in its input layer. |
| キーワード(和) | 行動識別 / 加速度 / 特徴抽出 / 雑音除去自己符号化器 |
| キーワード(英) | activity recognition / acceleration / feature extraction / denoising autoencoder |
| 資料番号 | PRMU2017-58,IBISML2017-30 |
| 発行日 | 2017-09-08 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2017/9/15(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京大学 本郷キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識・機械学習基盤技術および深層学習によるメディア生成・変換・認識 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 福水 健次(統計数理研) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kenji Fukumizu(ISM) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 杉山 将(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 鹿島 久嗣(京大) / 津田 宏治(東大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 加速度データからの行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた特徴抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Extraction Using Denoising Autoencoders for Activity Recognition from Acceleration Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動識別 / activity recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 加速度 / acceleration |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴抽出 / feature extraction |
| キーワード(4)（和/英） | 雑音除去自己符号化器 / denoising autoencoder |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 武山 徹 / Toru Takeyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学(略称：金沢工大) Kanazawa Institute of Technology(略称：KIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小暮 潔 / Kiyoshi Kogure |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学(略称：金沢工大) Kanazawa Institute of Technology(略称：KIT) |
| 発表年月日 | 2017-09-16 |
| 資料番号 | PRMU2017-58,IBISML2017-30 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-210,IBISML-211 |
| ページ範囲 | pp.161-166(PRMU), pp.161-166(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-09-08 (PRMU, IBISML) |