手首装着型センサデバイスを用いた消費電力を考慮したジェスチャおよび行動の統合認識

平嶋崇大; KORPELA Joseph; 高瀬和之; 前川卓也; 前川卓也

文献

J-GLOBAL ID：201502220961559331 整理番号：15A0004453

手首装着型センサデバイスを用いた消費電力を考慮したジェスチャおよび行動の統合認識

Joint Recognition of Gesture and Activity Recognition with Wrist-worn Sensor Device Considering Electricity Consumption

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資料名：
巻： IS-14 号： 46.48-55.57-58 ページ： 19-23 発行年： 2014年11月13日
JST資料番号： L4571A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

加速度センサを搭載したデバイスを用いる行動認識とジェスチャ認識は,それぞれで得られるデータの波形の違いから従来は別々に研究がなされてきた。本論文では,手首装着型デバイスがスマートフォンにペアリングされている構成において,性能が低いプロセッサを搭載してバッテリーにも制限があるので,省電力性が求められる手首装着型デバイスに適応した行動・ジェスチャ認識の統合的手法を提案した。本手法では加速度センサデバイスから収集したトレーニングデータを用い,ランダムフォレストアルゴリズムによって特徴抽出計算,及び認識のための判定処理を行うノードからなる木構造認識モデルの候補を多数生成する。3軸加速度データから各軸に対し,1)二乗平均平方根,2)平均,3)分散,4)ゼロ公差,5)エネルギ,6)DTW(Dynamic Time Warping)を特徴量として計算し,各特徴抽出処理に要する消費電力を計測して各ノード選択に利用した。また,認識精度が高い木を最適木として選択するために,入力センサデータに応じてより小さい決定木を用い,認識に必要な特徴量を適応的に選択した。具体的には,あるノードの分岐条件にどの特徴を用いるかを決定するために,分類の識別力(情報ゲイン)を消費電力で除算した値を用い,特徴候補セットの選択時にも消費電力に応じた重みを与えた。

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パターン認識 , 計測機器一般 , エネルギー消費・省エネルギー

引用文献 (13件)：

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