| 研究課題/領域番号 |
22300203
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| 研究機関 | 独立行政法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
児島 宏明 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (80356980)
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| 研究分担者 |
佐宗 晃 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (50318169)
佐土原 健 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (90344168)
井上 剛伸 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 福祉機器開発部, 部長 (40360680)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| キーワード | 福祉工学 / 高齢者支援 / 見守り / 音響センサ / マイクアレイ / 音響イベント認識 / データマイニング / 異常検出 |
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| 研究概要 |
独居高齢者の安全な生活を支援するために、音響的なセンサに基づく見守り技術の研究開発を行った。その際に、日常生活における音響イベントを独自の符号に変換し、その時系列パターンからのデータマイニングにより生活状況を判定するアプローチを採った。3年計画の最終年度にあたる本年度は、以下の研究を行った。独居高齢者の活動状況を音響的に把握する研究として、独自開発したハの字型のマイクアレイを複数組合せ、20平米程度の模擬居室内で音源定位・分離及び足音認識により、歩行音から連続的な動線をパーティクルフィルタで推定するシステムを構築するとともに、音響高次局所自己相関と非負値行列因子分解を用いた複合環境音からの異常音検知方法を開発した。また、センサから得られた音響信号をモデル化し符号の時系列に変換する研究として、前年度に提案した音響イベント記述方法の妥当性を検証するために、音の印象評価結果と自動抽出した特徴量とを比較する識別実験を行うとともに、国立障害者リハビリテーションセンター内のモデル住宅で実際に8名の高齢者が模擬生活行動を行なった音を収録し、有効性の検証に利用した。収録の際には、同所の高齢者介護やリハビリテーションに関する経験や知見を活かし、現場のニーズに基づいて実験内容と方法を設計した。また、音響イベントの時系列パターンからデータマイニング技術により通常の生活パターンからの逸脱等を検出する手法の研究として、長時間にわたる生活イベントに対応したセンサデータの系列を、文字列カーネルを用いた教師なしクラスタリング法で分割し、過去の行動履歴に対する類似性を評価する異常検出アルゴリズムを開発した。生活状況の分類課題において、センサ出力を素性とする方法に比べ、提案法で得られた過去の行動履歴に基づく素性を用いる方法により識別性能が8％程度向上した。これらにより提案手法の有効性を確認することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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