2016 Fiscal Year Annual Research Report
物理層と意味層の2階層からなるセンサコンテキスト推定技術
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26280041
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
井上 創造 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (90346825)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西田 健 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30346861)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 行動認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，近年普及の進んだスマートフォンを始めとするセンサデバイスを用いて，人間の行動や置かれた状況を高度に認識する技術を研究する．
大量の学習データ基盤を構築，活用し，１．携帯デバイスから人体の物理的な運動を確率的に推定し，２．その人体運動から意味的な行動を複合的かつ連続的に推定するという，物理空間と意味空間の両方を適切に扱いながら行動推定の構造化を行うことで，従来は対象としていなかったような多彩な行動を高精度に推定する技術を確率する．
本年度は，特に行動の意味的な利用に重点を置き研究を進めた．これまでの研究で，行動センサデータとともに，行動語彙も収集出来たので，これらを，自然言語処理技術や，ゼロショット学習のような機械学習の技術と組み合わせて行動認識に活用できるような試みを行った．今年度の成果としては，曖昧な時刻ラベルからの機械学習や，異なる家庭からの転移機械学習による行動認識技術を発表した．また，近年注目されている深層学習についても，行動認識分野における有効な活用を模索した．特に，時系列に適切なリカレントニューラルネットワークについての調査も続けた．引き続きデータ収集のための実験を続けた．これまでは一般家庭や病院内の看護行動のデータを収集してきたが，今後は介護施設におけるスタッフの行動や入居者の行動についても，上記のような技術を活用しながら収集した．
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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
行動認識に関する手法を幾つか論文発表することが出来たため．
一つは国際会議においてベストペーパー候補に選ばれた．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度も，行動認識について意味層と物理層を融合しながら研究をすすめる．
意味層については，ゼロショット学習についてはこれまで試みは行ったものの，まだ精度向上の余地がある．これについては物理層の知識を援用しながら行う必要があることが徐々にわかってきたため，ここが融合のポイントであると考える．
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