文献

J-GLOBAL ID：201202297344933960   整理番号：12A0338989

HASC2010corpusを用いた被験者数と人間行動認識率の相関分析

著者 (3件)： 小川延宏 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  梶克彦 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  河口信夫 (名古屋大 大学院工学研究科)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2011  号： 1  ページ： 76-82  発行年： 2011年06月29日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  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： 近年,人間行動認識に関する研究は多くの研究者によって取り組まれている。これらの研究の多くでは,各研究で提案された行動認識アルゴリズムを評価する際に,少数の被験者のみを対象とした実験を行っており,評価用データの大きさが十分であるとはいえない。また,各々の研究室で被験者から収集した行動データや被験者情報は公開されていない場合が多く,これらの情報が研究室間で共有されることはほとんどない。上記の問題を解決するために,我々は,500名程度の被験者情報,6000以上の行動データファイルを含む人間行動データコーパス”HASC2010corpus”を構築した。本論文では,被験者数と人間行動認識率の相関に関する知見を得ることを目的とし,HASC2010corpasを対象として,被験者数を変化させた場合の認識率について評価を行った。評価の際には,行動認識分野の多くの研究で用いられている基本的な認識予法を参照し,特徴量の数と被験者数を変化させながらユーザ依存/ユーザ独立認識を行った。実験結果から,被験者数が大規模になるにつれ認識率が向上することが確認された。特に,ユーザ独立認識を行った際の認識率の向上が顕著であった。被験者60名を対象とし,決定木を用いた機械学習手法を適用したユーザ依存認識を行ったところ,73%程度の認識率が得られた。尚,本論文ではのべ13000回を超える評価評価実験を行った。評価実験の結果から,特にユーザ独立認識において,大規模行動データが重要であることを確認することができた。また,より高度な認識アルゴリズムとより大規模な被験者データを用いれば,実環境における行動認識率の向上が期待されることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *コーパス ,  *速度センサ ,  *認識 ,  パターン認識 ,  評価試験 ,  比率 ,  高速アルゴリズム ,  実験 ,  統計解析
準シソーラス用語： *加速度センサ ,  *行動認識 ,  人間行動データコーパス ,  相関分析 ,  認識率 ,  被験者実験

分類 (3件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 被験者 ,  人間行動認識 ,  相関分析