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J-GLOBAL ID：201802281442685292   整理番号：18A0054767

コンテキスト情報に基づくスマートグラスを用いた家電選択手法の提案

Contextual Information Based Home Appliances Selection with Smart Glass

著者 (6件)： KONG Quan (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  KONG Quan (国際電気通信基礎技術研) ,  前川卓也 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  前川卓也 (国際電気通信基礎技術研) ,  宮西大樹 (国際電気通信基礎技術研) ,  須山敬之 (国際電気通信基礎技術研)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 58  号： 10  ページ： 1712-1723 (WEB ONLY)  発行年： 2017年10月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： 本論文では,Google Glassに代表されるようなスマートグラスを用いて,ホームネットワークに接続したスマートホーム内の家電を容易に選択する手法の提案およびそれを実現するための手法設計を行う。提案手法では,Google Glassに搭載されたユーザの視線方向を撮影するカメラを用いて,ユーザが注目している家電を特定することで,家電の選択を実現する。すなわち,ユーザは頭部を注目する家電の方向に向けるだけで,その家電を選択できる。本研究では,ユーザの家電への注目行為をスマートグラス上の方位センサデータにより検出する。さらに操作したい家電の特定を実現するため,本研究の特徴として,カメラに加えて加速度センサなどの他のセンサから得られた行動や位置に関するコンテキスト情報を用いて,高精度な家電の特定を実現する点があげられる。これは,ユーザが操作したいと考えている家電は,そのユーザのコンテキスト情報に強く関係していると考えるためである。提案手法では,ディープラーニング技術を用いて画像特徴を抽出し,ノンパラメトリッククラスタリングを用いたラベルなしセンサデータからの行動や位置に関連する特徴抽出を行ったあと,マルチカーネル学習を用いてそれらの特徴を組み合わせた家電選択を行う。評価実験では,実際に様々なネットワーク家電が設置されたスマートホームでセンサデータを取得し,提案手法の効果を検証した。(著者抄録)

シソーラス用語： *モバイルコンピューティング ,  *入出力装置 ,  ホームネットワーク ,  製品 ,  速度センサ ,  *家庭電器 ,  情報抽出 ,  方位角測定 ,  *機械学習 ,  特徴抽出 ,  パターン認識 ,  視線 ,  ニューラルネットワーク ,  画像特性 ,  ノンパラメトリック法
準シソーラス用語： ウェアラブルコンピューティング ,  スマートホーム ,  スマートグラス ,  電化製品 ,  コンテキスト情報 ,  方位センサ ,  加速度センサ ,  深層学習 ,  マルチカーネル学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (23件)：

• Bao, L. and Intille, S.S.: Activity recognition from userannotated acceleration data, Pervasive 2004, pp.1-17 (2004).
• Chang, C.-C. and Lin, C.-J.: LIBSVM: A library for support vector machines, ACM Trans. Intelligent Systems and Technology, Vol.2, pp.27:1-27:27 (2011).
• Chen, T., Morris, J. and Martin, E.: Probability density estimation via an infinite Gaussian mixture model: Application to statistical process monitoring, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), Vol.55, No.5, pp.699-715 (2006).
• Christensen, H., Casanueva, I.N., Cunningham, S., Green, P. and Hain, T.: homeService: Voice-enabled assistive technology in the home using cloud-based automatic speech recognition, 4th Workshop on Speech and Language Processing for Assistive Technologies, pp.29-34 (2013).
• Corno, F., Gale, A., Majaranta, P. and Räihä, K.-J.: Eye-based Direct Interaction for Environmental Control in Heterogeneous Smart Environments, Handbook of Ambient Intelligence and Smart Environments, pp.1117-1138 (2010).

タイトルに関連する用語 (5件)： コンテキスト情報 ,  スマートグラス ,  家電 ,  手法 ,  提案