講演名 2012/5/10
ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術の欠損特徴量補完による耐故障性向上(行動認識,フレッシュマン・セッション,ユビキタス・センサネットワーク,ユビキタス・システム,アドホックネットワーク)
内田 稜真, 大村 廉,
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抄録(和) ウェアラブルセンサを身につけて用いる行動認識技術は,コンテキストアウェアシステムを実現するための重要な技術のひとつである.しかしながら既存の行動認識技術では,あらかじめ想定された状況からセンサが1つでも欠損してしまうと,識別アルゴリズムが動作しなくなり,まったく行動が認識できなくなるという問題が存在する.そこで本研究では,ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術を対象とし,いくつかのセンサデータが欠損した場合でも正常に動作する他のセンサから欠損データの特徴量を補完して,正常な行動認識結果を得るための手法を提案する.具体的には,重回帰またはカーネル法を使用して,取得可能なセンサデータから欠損した特徴量を補完する.提案手法の有用性を確認するため,評価実験を行った.その結果,行動認識技術において,ウェアラブルセンサの欠損によって識別アルゴリズムが動作しなくなる問題を欠損した特徴量の補完を行うことで解決し,欠損データを補完しない場合ではF値の認識率が69.8%であったのに対し,重回帰では70.7%,カーネル法では71.1%となり,認識精度を1.0%以上向上させることができた.
抄録(英) Activity recognition techniques with wearable sensors are one of the most important technologies to achieve context-aware systems. However, existing recognition techniques are lack of fault tolerance in case of sensors data loss, such as communication disconnection and sensor failure. Our study proposes two methods to improve the fault tolerance by completing missing feature values with avairable some sensor. Our methods use multiple regression and the kernel method. We had some experiments to verify the usefulness of proposed methods. As a result, our method is confirmed to be able to improve fault tolerance of activity recognition technique. F-Measure rate is 69.8% in case of sensors data loss. Our method's F-Measure rate of multiple regression and kernel method are 70.7% and 71.1% that improved more than 1.0% than case of sensor data loss.
キーワード(和) 行動認識 / 耐故障性向上 / 欠損データ補完
キーワード(英) Activity recognition / improving fault tolerance / completing defective value
資料番号 Vol.2012-UBI-34 No.31
発行日

研究会情報
研究会 USN
開催期間 2012/5/10(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) ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術の欠損特徴量補完による耐故障性向上(行動認識,フレッシュマン・セッション,ユビキタス・センサネットワーク,ユビキタス・システム,アドホックネットワーク)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Improving Fault Tolerance of Wearable Sensor-based Activity Recognition Technique by Completing Defective Feature Value
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 行動認識 / Activity recognition
キーワード(2)(和/英) 耐故障性向上 / improving fault tolerance
キーワード(3)(和/英) 欠損データ補完 / completing defective value
第 1 著者 氏名(和/英) 内田 稜真 / RYOMA UCHIDA
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 OMURA
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 2012/5/10
資料番号 Vol.2012-UBI-34 No.31
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 31
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日