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多様な応用のための装着型センサを使用する行動識別の研究

研究課題

研究課題/領域番号 15K00367
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 知能ロボティクス
研究機関金沢工業大学

研究代表者

小暮 潔  金沢工業大学, 工学部, 教授 (50395159)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
キーワードパターン認識 / 行動識別 / 特徴抽出 / 雑音除去自己符号化器 / 加速度 / 深層学習
研究成果の概要

本研究では,多様な応用のための装着型センサを使用する行動識別技術の開発を目指した.特に,特徴抽出方法の開発に注力した.具体的には,いかに加速度データからの行動識別の性能が,雑音除去自己符号化器を使用する特徴抽出方法に依存するのかを実験的に評価した.加速度データの取得部位の組み合わせ,加速度データの積層雑音除去自己符号化器への与え方,出力層のノード数,時間窓幅の行動識別の正解率への影響を示した.

報告書

(4件)
  • 2017 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2016 実施状況報告書
  • 2015 実施状況報告書
  • 研究成果

    (1件)

すべて 2017

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] 加速度データからの行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた特徴抽出2017

    • 著者名/発表者名
      武山徹,小暮潔
    • 学会等名
      電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書

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公開日: 2015-04-16   更新日: 2019-03-29  

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