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J-GLOBAL ID：201502290486576739   整理番号：15A0592299

身体に装着した加速度センサによる行動およびジェスチャの統合的認識手法の提案

著者 (6件)： KORPELA Joseph (大阪大) ,  前川卓也 (大阪大) ,  前川卓也 (国際電気通信基礎技術研) ,  EBERLE Julien (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) ,  CHAKRABORTY Dipanjan (IBM Res. India) ,  ABERER Karl (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2014  号： UBI-44  ページ： VOL.2014-UBI-44,NO.1 (WEB ONLY)  発行年： 2014年10月07日 
JST資料番号： U0451A  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)

抄録/ポイント： 本稿では加速度データを用いて行動とジェスチャを同時に扱える統合的な認識フレームワークを提案する。行動認識とジェスチャの認識手法は共に加速度センサを用いているにもかかわらず,行動データとジェスチャデータの特徴は全く異なるため,行動認識とジェスチャ認識手法は全く異なり,これらの研究は別々に行われている。本研究では,それぞれの認識に用いられる特徴や処理手法を用いる弱学習器を複数用意し,それらの弱学習器群を組み合わせてジェスチャと行動を共に認識可能な決定木を作成する。このとき入力信号の認識に必要と考えられる弱学習器のみを適応的に実行するよう決定木を構築することで,計算コストを抑えた認識を実現する。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *速度センサ ,  特徴抽出 ,  *機械学習 ,  ディシジョンツリー ,  原価 ,  評価試験 ,  システム評価
準シソーラス用語： *ジェスチャー認識 ,  *加速度センサ ,  計算コスト

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (22件)：

• Bao, L. and Intille, S.: Activity recognition from user-annotated acceleration data, Pervasive 2004, pp. 1-17 (2004).
• Berchtold, M., Budde, M., Gordon, D., Schmidtke, H. and Beigl, M.: ActiServ: Activity recognition service for mobile phones, International Symposium on Wearable Computers, pp. 1-8 (2010).
• Breiman, L.: Random forests, Machine learning, Vol. 45, No. 1, pp. 5-32 (2001).
• French, B., Siewiorek, D. P., Smailagic, A. and Deisher, M.: Selective sampling strategies to conserve power in context aware devices, Wearable Computers, 2007 11th IEEE International Symposium on, IEEE, pp. 77-80 (2007).
• Gomez, C., Demirkol, I. and Paradells, J.: Modeling the maximum throughput of Bluetooth low energy in an error-prone link, Communications Letters, IEEE, Vol. 15, No. 11, pp. 1187-1189 (2011).

タイトルに関連する用語 (7件)： 身体 ,  加速度センサ ,  行動 ,  ジェスチャ ,  統合 ,  手法 ,  提案