| 講演名 | 2011/7/7 行動の変化点検出による加速度ベース行動認識のレスポンス時間短縮(ユビキタス・センサネットワークの要素技術,コンテクストの抽出,スマートスペース,ユビキタス生活支援,一般) 高崎 航, 大村 廉, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 加速度センサ等のウェアラブルセンサを用いた行動認識はコンテキストアウェアシステム実現の為の重要な技術の一つである.しかし,従来の一般的な行動認識手法は,認識の結果が得られるまでのレスポンス時間が長く,リアルタイム性を必要とするアプリケーションでの利用が困難であるという問題点が存在した.そこで,本稿では加速度センサを用いた行動認識技術において,認識のレスポンス時間を短縮する手法を提案する.本手法では,センサデータから行動の変化点を検出する.そして,変化点直後の短時間のデータを,専用に学習を行った識別器を用いて識別を行う.日常的な4種類の行動に対する評価実験の結果,認識のレスポンス時間を平均2530msから平均1459msへと短縮できることを確認した. |
| 抄録(英) | Activity recognition with wearable sensors, such as accelerometer, is one of the key technologies to achieve context aware applications. However, existing methods of activity recognitions are unpractical for real-time use due to the slow response time. Thus, we propose a method that decreases the response time of accelerometer-based activity recognition. Our method firstly detects changing points of activities in sensor data, and then classifies short-time data just after the changing point using a special classifier. The results of experiments showed that out method can decrease the response time from 2530 ms to 1459 ms on the average. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | USN |
|---|---|
| 開催期間 | 2011/7/7(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Ubiquitous and Sensor Networks(USN) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 行動の変化点検出による加速度ベース行動認識のレスポンス時間短縮(ユビキタス・センサネットワークの要素技術,コンテクストの抽出,スマートスペース,ユビキタス生活支援,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Response time reduction of the acceleration base activity recognition by the detecting activity changing point |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高崎 航 / WATARU TAKASAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 Toyohashi University of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大村 廉 / REN OHMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 Toyohashi University of Technology |
| 発表年月日 | 2011/7/7 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 134 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |