近年ウェアラブルデバイスが普及しており、それらに搭載されたセンサから取得したデータを用いた研究が活発である。その中の1つとして性別・身長などの人物属性分類研究が行われている。しかし現段階でそれらの研究のほとんどは画像や動画などを用いており、環境が制限されてしまう。よって本研究は体に装着したウェアラブルデバイスから得た慣性データを用いてより簡易的に人物属性分類を行う。
使用データとして被験者の体6か所にデバイスを装着し日常生活における行動データを取得した。分類の際の識別器には複数の機械学習手法を使用し、データの統合を特徴量段階や分類結果段階で行うなど比較検討を行った。