2016 Fiscal Year Research-status Report
小規模人感センサーネットワークに基づく行動パターン認識に関する研究
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16K00334
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
趙 強福 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (90260421)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | センサーアレー / スマットホーム / 在宅介護 / プライバシー保護 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / サポートベクトルマシン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2016年度においてわれわれは10個のZigbee人感センサーからなるセンサーアレーを実験室の天井に設置し、さまざまな実験をした。実装しやすくするために、センサーアレーは(2, 3, 3, 2）のように、規則正しく配置した。最初の実験では、日常生活によく現れる（と思われる６つの）場所に、被験者に、読書などの軽い動作をするように指示し、データを記録した。記録した2値データから「活動強度」を求め、それを利用して被験者の位置を認識してみた。活動強度は、実際、1が出る確率の推定値である。ニューラルネットワーク、線形識別器、サポートベクトルマシンなどのモデルを使って認識してみた結果、どのモデルを利用しても9割くらいの認識率が得られた。そのうち、多出力階層型ニューラルネットワークの成績は、わずかながら良かった。
次の実験では、良く現れる場所と良く行われる動作を同時に認識してみた。同じく、活動強度を求め、それを機械学習モデルの入力とした。サポートベクトルマシンを使うと非常に良い結果が得られた。ただし、場所や動作の種類はまだ少ないので、今後、それを増やして追加実験をしてみたいと考えている。
また、現在使用しているZigbeeセンサーは、10秒で1個のデータしか出力しないので、実時間処理に適していない欠点がある。この欠点を克服するために、よりサンプリングレートの高いblue-tooth人感センサーを採用し、新しい実験ができるように準備してきた。2017年度において、新しい結果を報告できるようにしたい。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
最初に予定していた位置推定は、多くのデータを取る必要があり、これは現在使用中のセンサーでは難しい。その代わりに、日常生活に良く現れる位置の認識問題を検討し、良い結果が得られた。しかし、現実においては、任意の居場所を推定する必要もあるので、2017年度では、新しいセンサーをもとに、これに関する結果を出したい。
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| Strategy for Future Research Activity |
これから、以下のように目標を設定したい。１）新しいセンサーを利用して、さまざまな場所と活動を同時に認識したい。２）各センサーの座標情報を利用して、より正確且つ効率に場所と活動を認識したい。３）場所や活動の時系列を求め、それをもとにライフサイクルを求めたい。４）ライフサイクルを解析し、異常（活動）を検出したい。
１）については、2016年の延長線で行いたい。２）については、GPSの原理を用いて、各センサーの「強度」と、センサーと「光源」との距離関係などをもとに、人の居場所を検出したい。2017年度では、主に１）と２）について検討したい。位置や活動の推定が精度よくできた時点で、次に３）と４）について検討したい。
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