FACは、リハビリ等による歩行機能の回復度合いの指標の一つである。この指標は、医療専門家が患者の歩行を観察することにより評価されるが、医療業界の人手不足や、高齢化社会が問題となる現代では、センサを用いた、高速で定量的な評価は重要となる。
本研究では従来のFAC推定手法や歩行安定性の評価指標などから、機械学習モデルにおける特徴量重要度の計算による、学習に貢献するパラメータの精査、および、複数の機械学習モデルの比較により、有効なモデルの検討を行うことでFAC推定の精度の向上を図る。