抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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携帯端末に内蔵されたセンサや小型の装着可能なセンサを用いて人の動きを認識する技術を行動認識技術と呼び,ユーザに特化したシステムやサービスを提供する基盤技術となっている。行動認識システムを構築するには,行動情報が付与(ラベリング)されたセンシングデータを用いて事前に行動モデルを作成しておく必要がある。ラベリングは,データ採取中の行動をビデオカメラなどで撮影したり,紙とペンで時刻と行動をメモに記録してセンシングデータと照合する必要があるが,負担が大きい。本研究では,行動が行われた順序の情報を用いてラベリング作業を自動化する手法を提案する。行動順序情報はユーザがデータ収集中に行った行動について,収集の合間や収集後に記憶している程度のものを想定しており,行動の順序のみであり,時刻は含まず,すべての行動が記録されているとは限らない。評価結果より,9種類の行動から成る30回の行動変化を含むデータに対して,15回分の行動順序情報を与えると95.6%,7回分の行動情報を与えると85.0%の精度でラベリング出来たことを確認した。(著者抄録)