M-004
両腕に装着した加速度センサに基づく日常動作の識別に適した機械学習手法の検討

◎李　俊燕・梅澤　猛・大澤範高（千葉大）

ユーザの両手首に小型の加速度センサを装着し、計測したデータを使って日常的な動作を識別する手法について検討した。識別対象は、キーボードによる文章入力、タブレットによる情報検索、ペンによる手書文章入力、雑誌からの記事探索の4動作とした。それぞれの動作を行っているときのデータを収集し、1秒ごとに分割した上で、最大値、最小値、平均値を特徴量とした。動作を分類するためにSupport Vector MachineとRandom Forestによる学習モデルを構築し、混合行列によりF値を算出して評価基準とした。対象動作のうち、前者2つはSupport Vector Machineが、後者2つはRandom Forestが高いF値を示した。