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J-GLOBAL ID：201402291712340947   整理番号：14A0618478

トレーニングデータの共有と半教師あり学習を用いた日常行動認識モデル学習手法

Learning Daily Activity Recognition Model with Sharing Training Data and Semi-Supervised Learning

著者 (2件)： 孔全 (大阪大学大学院 情報科学研究科) ,  前川卓也 (大阪大学大学院 情報科学研究科)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 134  号： 5  ページ： 711-717 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年の無線通信やセンシング技術の進展により,小型無線センサデバイスを用いて,「歩く」や「走る」,「寝る」などの人間の日常的な行動を認識する研究が行われてきた。行動認識技術は,高齢者や認知障害者の介護を支援するシステムなどの様々なアプリケーションの基盤的技術である。しかし,これまでの研究では,機械学習のアプローチを用いて行動認識モデルを学習していたため,大量のラベルありトレーニングセンサデータが必要であり,それをエンドユーザが用意することは非常に困難であった。本論文では,異なる行動クラス間でトレーニングデータを共有して学習を行うことで,少ないトレーニングデータでも行動モデルを学習できる手法を提案した。提案手法では,ユーザが加速度センサを身体のいくつかの部分(手や腰など)に装着していると想定する。そして,特定の加速度センサから得られたデータのみに関して,異なる二つの行動クラス間においてデータが類似しているセンサのみに対して共有を行い,それぞれの行動の行動モデルを学習する。これにより少量のトレーニングデータからのモデルパラメータ推定を実現した。また,半教師あり学習を導入することで,より低負担な認識システムを構築した。20人の実験参加者から取得した約48時間のセンサデータを用いて評価を行った結果,少ないトレーニングデータで高い認識性能を得ることを確認した。

シソーラス用語： *認識 ,  物体認識 ,  *日常生活動作 ,  速度センサ ,  加速度計 ,  *モデル ,  教師つき学習 ,  *センサ ,  無線伝送 ,  機械学習
準シソーラス用語： 加速度センサ ,  行動モデル ,  *行動認識 ,  *装着センサ ,  *日常生活行動 ,  *無線センサ ,  *ウェアラブルセンセンサ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• (1) L. Bao and S. S. Intille: “Activity recognition from user-annotated acceleration data”, In Pervasive 2004, ppp. 1-17 (2004)
• (2) O. Chapelle, B. Schölkopf, and A. Zien: “Semi-supervised learning”, MIT press Cambridge, MA (2006)
• (3) A. P. Dempster, N. M. Laird, D. B. Rubin, et al.: “Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm”, Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 39, No. 1, pp. 1-38 (1977)
• (4) R. Jenssen, D. Erdogmus, K. Hild, J. Principe, and T. Eltoft: “Optimizing the Cauchy-Schwarz PDF distance for information theoretic, non-parametric clustering”, In Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 34-45 (2005)
• (5) K. Kampa, E. Hasanbelliu, and J. C. Principe: “Closed-form Cauchy-Schwarz PDF divergence for mixture of Gaussians”, In International Joint Conference on Neural Networks, pp. 2578-2585 (2011)

タイトルに関連する用語 (6件)： トレーニング ,  共有 ,  半教師あり学習 ,  行動認識 ,  モデル学習 ,  手法