無線加速度センサを用いた人の日常行動識別におけるデータ収集条件の影響評価(「BMI/BCI時代の心理学とVR」特集)

DOI Web Site 被引用文献8件
  • 田淵 勝宏
    大阪大学大学院情報科学研究科:(株)国際電気通信基礎技術研究所知識科学研究所
  • 納谷 太
    (株)国際電気通信基礎技術研究所知識科学研究所
  • 大村 廉
    (株)国際電気通信基礎技術研究所知識科学研究所
  • 野間 春生
    (株)国際電気通信基礎技術研究所知識科学研究所
  • 小暮 潔
    (株)国際電気通信基礎技術研究所知識科学研究所
  • 岸野 文郎
    大阪大学大学院情報科学研究科

書誌事項

タイトル別名
  • Evaluation of Data Collection Parameters on the Daily Activity Classification Using Wireless Accelerometers
  • 無線加速度センサを用いた人の日常行動識別におけるデータ収集条件の影響評価
  • ムセン カソクド センサ オ モチイタ ヒト ノ ニチジョウ コウドウ シキベツ ニ オケル データ シュウシュウ ジョウケン ノ エイキョウ ヒョウカ

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抄録

In order to improve the daily activity classification with wireless accelerometers worn by people, we have evaluated how the daily activity classification performance depends on 1) the number of sensors and their bodily positions and 2) the sampling frequency. We have obtained the result that the highest classification performance of 10 kinds of daily activity is 89.9% when the accelerometers are installed in four positions (the both hands neck and both ankles) and SVM (Support Vector Machine) is used as a classifier. We have also obtained the result that the classification performance is 88.6% for the same accelerometer data except that they have been re-sampled from 50 Hz to 6.25 Hz. These results can be reflected to the wearable sensor design with less user load and longer working time.

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