生体データを収集することは健康状態などを測定するために欠かせないが，継続的に測定することを習慣付けることは難しい．
そこで近年，スマートウォッチを用いることで，意識せずにデータを収集・蓄積することが注目を集めている．
ただし，スマートウォッチによる生体データ測定は，日常生活の中でデータを測定するという性質から，ノイズの混入が多くデータの分析が難しい．
そこで本研究では，スマートウォッチに搭載されているPPGセンサを用いて計測される心拍データに対し，位相的データ解析とニューラルネットワークを用いることで効果的に特徴量を抽出し，データ計測時にどのような行動をしていたかを推定するためのデータ処理手法を提案する．