転移学習は大規模データセットの活用により，認識精度向上や学習の高速化を見込める技術である．画像認識分野では，研究者らの努力により大規模画像データセットが整備されている．行動認識分野では大規模データセット構築は困難であるため，大規模画像データセットを行動認識に転用できることが望ましい．本研究ではImageNetで事前訓練された画像認識モデルのパラメータを1次元に圧縮し，行動認識モデルに変換する手法を提案する．事前訓練済みモデルを使用して認識精度向上を実証した．また，画像とセンサ間でドメインシフトが考えられるが，モデル変換によってパラメータ数や計算コストを大幅に削減しつつ精度向上が見込めることが判明した．