複数のウェアラブルデバイスから得られる慣性データとコンテキストデータを用いた行動認識についての研究

情報処理学会

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抄録

近年センサの小型化と高性能化に伴いウェアラブルデバイスも普及している．また，ウェアラブルデバイスを使用した行動認識の研究も多く行われている．行動認識の課題として，認識する行動の数が増えるにつれて認識精度が低下することが知られている．そこで本研究では各被験者が7か所に装着したウェアラブルデバイスから得られるセンサデータの他に周囲の環境情報であるコンテキストデータを使用した．機械学習を用いる際にセンサデータのみで認識するより，コンテキストデータも同時に使用した方が高い認識率になることが分かった．また，使用するコンテキストデータによって認識率が変化することも分かった．

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