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J-GLOBAL ID：201702239110059368   整理番号：17A1610771

センサデータの可視化におけるユーザ着目点の機械学習

著者 (3件)： 藤野慶汰 (九州工大 大学院) ,  井上創造 (九州工大 大学院) ,  柴田智広 (九州工大 大学院)
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： 2017  号： 1  ページ： 636-641  発行年： 2017年06月21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： 膨大なセンサデータを観察者の専門性や目的に応じて適切に可視化することで,観察者の作業効率化を図ることができると期待される。そこで我々は,センサデータ閲覧時のユーザの着目点情報を収集し,表示されているセンサデータの特徴量を説明変数として,教師あり機械学習アルゴリズムの一つであるランダムフォレスト法を適用することにより,各データについてどの特徴量が着目されるかを推定する手法を提案している。本稿では,我々が介護施設での実験で得た,照度と加速度データを用いて行った学習実験および評価実験について述べる。評価実験の結果,照度センサデータに対しては,可視化手法によらずユーザはデータの変化が大きい部分に着目するため,高精度で着目点推定が可能であることが分かった。一方,加速度センサデータに対しては,ユーザによっても,可視化手法によっても着目点が異なることが分かった。今後,加速度センサに対して良い着目点推定を行う可視化手法や特徴量を探索する必要がある。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  可視化 ,  *注意 ,  *視知覚 ,  情報 ,  *特徴抽出 ,  *機械学習 ,  速度センサ
準シソーラス用語： *センサデータ ,  *視覚的注意 ,  *ユーザ着目点 ,  着目点情報 ,  *特徴量抽出 ,  *教師あり機械学習 ,  加速度センサ

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサデータ ,  可視化 ,  着目 ,  機械学習