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J-GLOBAL ID：202202290880395419   整理番号：22A1709161

Few-shot弱教師あり学習を用いたウェアラブル加速度センサによる動作カウント手法

著者 (3件)： 西野祐希 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  前川卓也 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  原隆浩 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： UBI-74  ページ： Vol.2022-UBI-74,No.13,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2022年05月30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： 本研究では,Few-shot弱教師あり学習を用いて,ウェアラブル加速度センサからワークアウトなどの人間の動作をカウントする手法について検討する.ターゲットユーザからのカウント対象の動作を含む弱ラベルが付与された少数のセグメントを学習データとして,対象動作の繰り返し回数をカウントするWeakCounterF手法を提案する.入力データセグメントに含まれる対象動作の繰り返し回数のみを示す弱ラベルを利用することで,学習用データセット収集のコストを低減することができる.まず,WeakCounterFは,データ拡張とラベル多様化を用いて,ターゲットユーザ以外のユーザ,すなわちソースユーザからの弱ラベルありデータから,多様な学習データを生成する.さらに,ターゲットユーザの少数の弱ラベルありデータから,多様な弱ラベルあり学習データを生成する.その後,Attention機構を備える繰り返し動作カウントモデルを,ソースユーザの多様なデータで事前学習を行った後,ターゲットユーザからのデータでモデルのファインチューニングを行う.9人の参加者による実験により,WeakCounterFの有効性を示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *教師つき学習 ,  *速度センサ ,  *ニューラルネットワーク ,  調整 ,  機械学習 ,  動き検出 ,  *動作
準シソーラス用語： ウェアラブルセンサ ,  *加速度センサ ,  人間動作 ,  学習データ ,  事前学習 ,  微調整 ,  アテンション【機械学習】 ,  *動作認識

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

引用文献 (23件)：

• Guo, X., Liu, J. and Chen, Y.: FitCoach: Virtual fitness coach empowered by wearable mobile devices, IEEE Conference on Computer Communications (IEEE INFOCOM 2017), pp. 1-9 (2017).
• Aehnelt, M., Gutzeit, E., Urban, B. et al.: Using activity recognition for the tracking of assembly processes: Challenges and requirements, Workshop on Sensor-Based Activity Recognition (WOAR), pp. 12-21 (2014).
• Lukowicz, P., Ward, J. A., Junker, H., Stäger, M.,Tröster, G., Atrash, A. and Starner, T.: Recognizing workshop activity using body worn microphones and accelerometers, International Conference on Pervasive Computing, pp. 18-32 (2004).
• Maekawa, T., Nakai, D., Ohara, K. and Namioka, Y.: Toward practical factory activity recognition: unsuper-vised understanding of repetitive assembly work in a factory, The 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp. 1088-1099(2016).
• Xia, Q., Wada, A., Korpela, J., Maekawa, T. and Namioka, Y.: Unsupervised factory activity recognition with wearable sensors using process instruction information, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Vol. 3, No. 2, pp. 1-23 (2019).

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師あり学習 ,  ウェアラブル ,  加速度センサ ,  カウント ,  手法