| 研究課題/領域番号 |
15K00367
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| 研究機関 | 金沢工業大学 |
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研究代表者 |
小暮 潔 金沢工業大学, 工学部, 教授 (50395159)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 行動識別 / 特徴抽出 / 深層学習 / パターン認識 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，行動に関する情報を使用するコンテキストアウェアコンピューティングを広範囲の応用領域で信頼性高く実現するといった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す．特に，多様な応用のための特徴抽出方法の開発に注力する．
装着型センサとしては，Bluetooth通信機能を備え，3軸の加速度と角速度を計測可能なものを使用する．この装着型センサを身体の様々な部位に装着し，データを収集する．
特徴，すなわち内部表現を構成する問題に関しては，人手によって特徴をデザインするアプローチと，データに基づいて特徴を学習させるアプローチがある．本研究では，これらのアプローチを組み合わせて，特徴抽出方法を開発する．データに基づいて特徴を学習させるアプローチによる特徴抽出方法の開発においては，深層学習による特徴抽出の技術を採り入れる．
平成27年度は，行動識別技術の対象とする行動の種類の選定に関する検討を行った．また，単一時間窓からの特徴抽出方法の開発の一環として，身体の複数の部位に装着されるセンサからのデータを入力とする，人手によって特徴をデザインするアプローチによる特徴抽出方法と，データに基づいて特徴を学習させるアプローチによる特徴抽出方法に関する検討を行った．特に，データに基づいて特徴を学習させるアプローチによる特徴抽出方法を開発するために，深層学習に関して，ソフトウェアを中心とした調査を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究を効率的に進めるためには，深層学習のためのソフトウェアを適切に使用することが重要である．そこで，深層学習に関する調査，特にソフトウェアに関する調査に時間をかけたことなどもあり，計画通りには進捗しておらず，「遅れている」と判断した．しかし，この調査によって平成28年度以降の研究を効率的に進めることを期待することができるために，挽回可能であると考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成28年度には，平成27年度に計画通りに進捗しなかった，行動識別技術の対象とする行動に関するデータの収集と，単一時間窓からの特徴抽出方法の開発を行うとともに，平成28年度に行うことが計画されている，行動識別技術の対象とする行動に関するデータの収集，単一時間窓からの特徴抽出方法の開発と，単一時間窓から抽出される特徴と様々な分類方法の組み合わせの評価を行う予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
平成27年度は，行動識別技術の対象とする行動に関するデータの収集と，単一時間窓からの特徴抽出方法の開発が計画通りに進捗しなかった．そのために，予算が余り，次年度に繰り越した．
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| 次年度使用額の使用計画 |
平成28年度に，平成27年度に計画通りに進捗しなかった，単一時間窓からの特徴抽出方法の開発を行うとともに，平成28年度に行うことが計画されている，単一時間窓からの特徴抽出方法の開発と，単一時間窓から抽出される特徴と様々な分類方法の組み合わせの評価を行うためには，より多くの計算資源が望まれる．そこで，平成27年度の予算の残額を計算機環境の増強に充当する予定である．
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