FIT2019 第18回情報科学技術フォーラム 開催日：2019年9月3日（火）～5日（木）　会場：岡山大学津島キャンパス
抄録
F-015
特徴量次元と時系列予測モデルが日常動作識別精度に与える影響の評価
◎張　凱峰・梅澤　猛・大澤範高（千葉大）
スマートフォンやスマートウォッチを身につけて行動することが一般化したことで、これらのウェアラブルデバイスから得られるデータを使った機械学習による行動時の動作識別の需要が高まっている。体全体の動きに注目する従来の手法では、類似した動作が多い日常動作を対象とした時の識別精度は十分ではなかった。そこで、使用するセンサ数を増やすことで特徴量の次元の変化が識別結果に与える影響を調べた。時系列予測モデルとして従来手法とLSTMとをそれぞれ用いて評価実験を行った結果を比較し、特徴量次元と学習モデルが動作識別精度に与える影響について考察を行った。