(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別する装置であって、
予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、行動識別部と、
前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、入出力処理部と、
選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、識別器構築部と、
を備え、
前記識別器構築部が、前記ユーザの行動を識別した識別器を再構築する代わりに、
前記ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、前記修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、前記識別の結果の行動と前記修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する、ことを特徴とする行動識別装置。
【請求項２】
前記識別器構築部が、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、
請求項１に記載の行動識別装置。
【請求項３】
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別する装置であって、
予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、行動識別部と、
前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、入出力処理部と、
選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、識別器構築部と、
を備え、
前記識別器構築部が、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれに対して、当該識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ことを特徴とする行動識別装置。
【請求項４】
前記行動間の関係として、上位及び下位の関係が設定されており、
前記入出力処理部が、前記修正候補として、前記識別の結果の行動に対して下位の関係にある行動を選択し、選択した行動を表示する、
請求項１〜３のいずれかに記載の行動識別装置。
【請求項５】
予め行動毎に構築されている前記識別器を格納する、識別器記憶部を備え、
前記識別器記憶部は、前記識別器構築部によって再構築が行なわれた場合に、再構築された識別器を更に格納する、
請求項１〜４のいずれかに記載の行動識別装置。
【請求項６】
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別するための方法であって、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、を有し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器を再構築する代わりに、前記ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、前記修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、前記識別の結果の行動と前記修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する、ことを特徴とする行動識別方法。
【請求項７】
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別するための方法であって、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、を有し、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれに対して、当該識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ことを特徴とする行動識別方法。
【請求項８】
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、コンピュータによって、前記ユーザの行動を識別するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、
を実行させ、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器を再構築する代わりに、前記ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、前記修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、前記識別の結果の行動と前記修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する、プログラム。
【請求項９】
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、コンピュータによって、前記ユーザの行動を識別するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、
を実行させ、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれに対して、当該識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、ユーザの行動を識別する、行動識別装置、行動識別方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、各種センサ（加速度センサ、角速度センサ、心拍センサなど）を装着した携帯端末を用いて、ユーザの日常から、センサデータを収集し、ユーザの行動（歩く、走行、電車乗車中など）を識別する技術が提案されている。例えば、特許文献１及び特許文献２は、それぞれ、人の行動を識別する装置の一例を開示している。
【０００３】
具体的には、特許文献１に開示の装置は、まず、加速度データから、それに含まれる姿勢の特徴量と動きの特徴量とを分離し、姿勢、動きそれぞれについてモデル化を行う。次に、特許文献１に開示の装置は、さらに、各モデルと対応する行動との関係を学習し、学習した関係を用いて、人の行動を識別する。
【０００４】
また、特許文献２に開示の装置は、人の詳細な行動を識別するため、抽出レベル毎に、複数の認識モジュールを備えている。各認識モジュールは、対応する抽出レベルにおける人の行動を認識するために用いられる。具体的には、特許文献２に開示の装置は、各認識モジュールを用いて、まず、低い抽象レベルの行動を識別し、更に、そのシーケンスから、高い抽象レベルの行動を識別する。
【０００５】
また、特許文献１及び特許文献２に開示された装置では、人の行動を識別するために、識別器が構築される。識別器の構築は、決定木、Support Vector Machine、ニューラルネットワーク、及びベイジアンネットワークなどの学習技術を利用し、予め収集されている学習データを学習することによって、行なわれる。なお、学習データは、センサデータと、そのデータを計測した際の人の行動とを、組としたデータである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２０７４８８号公報
【特許文献２】特開２０１０−２１３７８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した特許文献１及び２に開示された装置を用いれば、人の行動を容易に識別できるとも考えられるが、これらの装置において、識別器を再構築する際において、次の２つの課題が存在している。
【０００８】
第１の課題は、効率良く学習データの収集、再学習が行えないということである。識別精度向上のためには、継続的に効率良く学習データの収集、再学習が必要であるのに対して、特許文献１及び特許文献２は、単に、予め学習用データを収集しておく旨しか開示しておらず、継続的に効率良く学習データを収集するための手法を開示していないからである。
【０００９】
一般に、高精度な識別器を構築するためには、再構築の場合を含め、様々な環境での学習データが大量に必要となるが、開発者が事前にすべての環境を網羅した学習データを用意することは困難である。
【００１０】
そのため、高精度に行動を識別するためには、ユーザ毎に、各ユーザに適応した識別器を構築しておくことが考えられるが、日常行動のなかで学習データを収集するのは、ユーザにとって非常に面倒である。具体的には、ユーザが、日常行動において歩いている、走っているなどを逐次記録していくことは、ユーザにとって非常に面倒な作業である。また、識別対象となる行動が多い場合には、記録間違いが起きる可能性が高くなってしまう。これらの点から、継続的に効率良く学習データを収集するのは、困難である。
【００１１】
第２の課題は、識別器を再構築するためには、大きな計算コストがかかるということである。つまり、各ユーザに適応するためには、識別器を頻繁に再構築する必要があるが、一般に学習技術を用いた識別器の構築には、多くの計算が必要となり、計算コストが増大する。また、このため、頻繁に識別器を再構築すること、更には、計算能力の低い携帯端末上で識別器を構築して識別処理を行うことは、困難である。
【００１２】
［発明の目的］
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、行動の識別処理において、効率よく学習用データを収集するとともに、再学習に必要な計算コストを低減し得る、行動識別装置、行動識別方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における行動識別装置は、ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別する装置であって、
予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、行動識別部と、
前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、入出力処理部と、
選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、識別器構築部と、を備えていることを特徴とする。
【００１４】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における行動識別方法は、ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別するための方法であって、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、を有することを特徴とする。
【００１５】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、コンピュータによって、前記ユーザの行動を識別するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
以上のように、本発明によれば、行動の識別処理において、効率よく学習用データを収集するとともに、再学習に必要な計算コストを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、センサが加速度センサである場合のセンサデータの一例を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１における行動識別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１において、識別器記憶部が格納している識別器及び学習データの一例を示す図である。
【図４】図４（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、本発明の実施の形態１においてユーザに提示される識別結果の一例を示す図である。
【図５】図５（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、本発明の実施の形態１において行動モデル記憶部が記憶している行動モデルの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態１において行動モデル記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。
【図７】図７（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、ユーザに提示される修正候補の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態１において修正候補記憶部が格納しているデータの一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態１における行動識別装置のセンサデータ取得処理の際の動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態１における行動識別装置の行動識別処理の際の動作を示すフロー図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態１における行動識別装置の識別器再構築処理の際の動作を示すフロー図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態２における行動識別装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施例１における識別結果の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施例２における識別器再構築処理の概念を説明するための図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施例３において修正候補記憶部が格納しているデータの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態２における行動識別装置１０５を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（用語解説）
はじめに、本発明の実施の形態１及び２の内容を説明する前に、本発明で取り扱う「行動」、「センサデータ」、「識別器」といった用語について以下に説明する。
【００１９】
本発明において「行動」とは、ユーザの行動、姿勢、及び状態を総称したものであり、例えば、「停まる」、「歩く」、「走る」、「座る」、「階段を昇る」、「階段を降りる」、「しゃがむ」、「寝ている」、「電車に乗っている」等が挙げられる。
【００２０】
本発明において「センサデータ」とは、ユーザが保持するセンサから、出力されたデータである。つまり、センサデータは、ユーザの行動に起因して生成され、ユーザの行動を識別するために用いられる。また、本発明においてセンサデータは、センサから直接出力されたアナログデータであっても良いし、デジタル処理された後のデジタルデータであっても良い。センサデータに基づいて、加速度等の計測値が得られる。更に、本発明において、センサは、ユーザの身体に取り付けられていても良いし、ユーザが所持している携帯端末（携帯電話、スマートフォン等）に備えられていても良い。
【００２１】
ここで、センサデータの具体例について図１を用いて説明する。図１は、センサが加速度センサである場合のセンサデータの一例を示す図である。図１の例では、加速度センサは、ユーザが保持する携帯端末に備えられている。また、図１の例では、センサデータは、加速度センサから、１００ｍｓ間隔で出力されている。更に、図１の例では、横軸は、基準時からの経過時間を表している。縦軸は、センサデータの出力レベルではなく、出力レベルに基づいて検出された物理量、即ち、加速度を表している。
【００２２】
また、図１に示すように、センサデータに対しては、現在時刻を基準とした過去一定期間までの時間窓が設定される。そして、その時間窓内のセンサデータに対して、分散及び平均等の統計処理、フーリエ変換による周波数解析処理等が実行され、これらの処理結果に基づいて、行動を識別するための特徴量が求められる。その後、識別器が、求められた特徴量を用いてユーザの行動を識別する。
【００２３】
本発明において「識別器」とは、センサデータを用いて、ユーザの行動識別処理を実行するプログラムモジュールである。識別器は、携帯電話等の端末装置、コンピュータ等で動作するプログラムとして、または、プログラムに組み込まれるクラス及びＤＬＬ（dynamic link library）のいずれかとして、実装される。
【００２４】
また、識別器は、ユーザの行動毎に用意され、識別結果として、各行動かどうかを表す評価値、又は各行動の「らしさ」をあらわす評価値を出力する。例えば、「歩く」行動に対して、決定木を用いて識別器が構築されている場合、この識別器はセンサデータに対して、「歩く」又は「歩くではない」を出力する。また、「歩く」行動に対して、ベイジアンネットワークを用いて識別器が構築されている場合、識別器は、センサデータに対して、「歩く」らしさをあらわす評価値として、確率を出力する。
【００２５】
また、本発明において、識別器は、センサデータが取得されている間、定期的に、識別処理を実行し、逐次識別結果を出力する。なお、本発明は、識別器を再構築するための学習データの収集、再構築された識別器の選択、等に関し、本発明において、識別器の実装方法は特定に限定されるものではない。
【００２６】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、行動識別装置、行動識別方法、及びプログラムについて、図２〜図８を参照しながら説明する。
【００２７】
[装置構成]
最初に、本実施の形態１における行動識別装置の構成を、図２を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１における行動識別装置の構成を示すブロック図である。
【００２８】
図２に示す本実施の形態１における行動識別装置１００は、ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、ユーザの行動を識別する装置である。図２に示すよう、行動識別装置１００は、行動識別部２０と、入出力処理部９０と、識別器構築部６０とを備えている。なお、以降においては、説明の便宜上、１度の行動識別処理を中心に説明が行なわれるが、本実施の形態１において、行動識別処理の回数、及び実行タイミングは、特に限定されるものではない。
【００２９】
行動識別部２０は、識別器によって、センサデータから、ユーザの行動を識別する。識別器は、上述したように、予め行動毎に、学習データを用いて構築されている。
【００３０】
入出力処理部９０は、識別の結果をユーザに向けて出力する。そして、入出力処理部９０は、ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる。
【００３１】
識別器構築部６０は、選択された修正候補の識別に用いられる識別器を参照して、ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、センサデータとを用いて、再構築する。
【００３２】
このように、本実施の形態１では、識別結果が間違っている場合において、修正候補を絞り込んでユーザに提示できるので、簡単に修正内容が特定される。このため、本実施の形態１によれば、識別器の再構築に必要な学習用データを即座に特定でき、学習用データの収集を効率良く行なうことが可能となる。また、本実施の形態１によれば、再構築が必要な識別器が特定され、全ての識別器を再構築する必要がないため、再学習に必要な計算コストの低減も図られる。
【００３３】
ここで、図２に加えて、図３〜図７を用いて本実施の形態１における行動識別装置１００の構成を更に具体的に説明する。
【００３４】
図２に示すように、本実施の形態１においては、行動識別装置１００は、センサ１０２を備えた携帯端末１０１の内部に構築されている。具体的には、携帯端末１０１は、アプリケーションプログラムを実行可能なコンピュータを備えた、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末等である。行動識別装置１００は、携帯端末１０１に、コンピュータにアプリケーションプログラムを実行させることによって構築されている。このアプリケーションプログラムが、後述する本実施の形態１におけるプログラムである。
【００３５】
また、図２に示すように、本実施の形態１においても、センサデータを出力するセンサ１０２は、携帯端末１０１に備えられている。センサ１０２としては、加速度センサ、角速度センサ、速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュール等が挙げられる。また、携帯端末１０１は、種類の異なる複数のセンサを備えていても良い。なお、以降においては、センサ１０２として、加速度センサが用いられる場合について説明する。
【００３６】
また、図２の例では、センサ１０２は、携帯端末１０１に内蔵されているが、本実施の形態１はこれに限定されるものではない。センサ１０２は、携帯端末１０１に接続された別の機器、例えば、玩具、健康器具等に備えられていても良い。また、本実施の形態１では、センサ１０２が単独で、ユーザに直接取り付けられていても良い。
【００３７】
また、図２に示すように、各携帯端末１０１は、センサ１０２の他に、ディスプレイ装置１０３と、入力部１０４とを備えている。このうち、入力部１０６は、テンキー、タッチパネル等の入力機器であり、ユーザによる操作を受け付け、受け付けた操作を行動識別装置１００に入力する。
【００３８】
行動識別装置１００は、行動識別部２０、入出力処理部９０、及び識別器構築部６０に加えて、センサデータ取得部１０と、修正候補記憶部４０と、行動モデル記憶部５０と、識別器記憶部８０とを備えている。
【００３９】
センサデータ取得部１０は、行動識別装置１００の起動中、センサ１０２から、連続的にセンサデータを取得し、取得したセンサデータを行動識別部２０に出力する。また、本実施の形態１では、センサデータ取得部１０は、例えば、１０ｍｓ毎に、センサデータを取得する。
【００４０】
本実施の形態１では、センサデータ取得部１０は、取得したセンサデータを、一旦、バッファに記憶することもできる。なお、この場合、バッファは、行動識別装置１００を構築するコンピュータ（図１において図示せず）に備えられた、メモリ、ハードディスクなどの記憶装置の記憶領域上に作成される。
【００４１】
識別器記憶部８０は、各種の行動毎に、その行動を識別する識別器と、この識別器を構築する際に使用した学習データとを格納している。図３は、本発明の実施の形態１において、識別器記憶部が格納している識別器及び学習データの一例を示す図である。
【００４２】
図３に示すように、各行動と、その行動を識別する識別器と、識別器を構築する際に使用した学習データとが、互いに関連付けられて記憶されている。図３の例では、「停止」行動に対して、「ＭＯＤ＿ＳＴＯＰ」という名前の識別器が対応付けられている。更に、「ＭＯＤ＿ＳＴＯＰ」は、「ＳＴＯＰ＿ＤＡＴＡ」という識別子で管理された学習データを用いて構築されている。
【００４３】
行動識別部２０は、本実施の形態１では、まず、センサデータ取得部１０が取得したセンサデータに対して、識別器記憶部８０が記憶する各識別器を適用する。これにより、各識別器は、センサデータに対して、当該センサデータが、対応する行動に該当するか否かを示す信号、又は対応する行動についての評価値を出力する。例えば、あるセンサデータに対して、「停止」を識別する識別器が適用されたとすると、当該識別器は、このセンサデータが停止に該当するかどうかを識別し、識別結果を示す信号を出力する。
【００４４】
入出力処理部９０は、本実施の形態１では、識別結果提示部３０と修正候補設定部７０とを備えている。このうち、識別結果提示部３０は、行動識別部２０が各行動の識別器によって識別した識別結果を、ディスプレイ装置１０３の画面に表示させて、ユーザに提示する。
【００４５】
図４（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、本発明の実施の形態１においてユーザに提示される識別結果の一例を示す図である。図４（ａ）の例では、識別結果２１は、ユーザに提示されている現在の識別結果を示している。識別結果２１には、更に、ユーザの行動等に基づいて検索された「おすすめ情報」も提示されている。また、図４（ｂ）の例では、識別結果２２は、現在だけでなく、最近の設定期間内の識別結果を示している。識別結果２２が提示されると、ユーザは、最近の行動を確認することができる。なお、図４（ａ）において、２３は後述する「間違いボタン」である。
【００４６】
また、図４（ａ）及び（ｂ）の例では、行動識別部２０による識別結果が、直接表示されているが、本実施の形態１では、識別結果は他の態様によって表示されていても良い。例えば、行動識別部２０が、「電車」、「停止」という識別結果を出力した場合に、識別結果提示部３０は、人が電車で座っている状態を表すアイコンを表示しても良い。
【００４７】
更に、行動識別部２０が、例えば、「新幹線」、「電車」、「停止」という識別結果を出力した場合に、識別結果提示部３０は、このうちの「新幹線」のみを選択して表示することもできる。つまり、本実施の形態１では、識別結果提示部３０は、行動識別装置１００が提供するサービスに応じて、識別結果を選択し、選択した識別結果のみをユーザに提示しても良いし、選択した識別結果を組み合わせた状態で提示しても良い。
【００４８】
また、識別結果提示部３０は、ユーザが識別結果を誤りとしない場合は、逐次、識別結果を提示し続けるが、ユーザが識別結果を誤りとした場合は、識別結果を、修正候補設定部７０に送信する。
【００４９】
修正候補設定部７０は、ユーザから識別結果が誤りである旨が入力されると、行動モデル記憶部５０が記憶している行動モデル（図５（ａ）、図５（ｂ）、及び図６参照）を用いて、識別結果に対する修正候補を選択する。また、修正候補設定部７０は、選択した修正候補を、ディスプレイ装置１０３の画面に表示させて、ユーザに選択を促す。
【００５０】
図５（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、本発明の実施の形態１において行動モデル記憶部が記憶している行動モデルの一例を示す図である。図５（ａ）は、全身運動に関する行動モデル５１の一例を示し、図５（ｂ）は、乗り物に関する行動モデル５２の一例を示している。また、行動モデル５１及び５２では、各行動の主従関係が示されている。
【００５１】
例えば、図５（ｂ）に示す行動モデル５２では、「乗り物」の種類として「電車」及び「自動車」が示されており、さらに「電車」の下位行動として、「新幹線」、「ＪＲ・私鉄」、「地下鉄」が示されている。
【００５２】
また、行動モデル記憶部５０は、行動モデルに加えて、図６に示す情報も格納している。図６は、本発明の実施の形態１において行動モデル記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。図６に示すように、行動モデル記憶部５０は、行動モデルに加えて、各行動と対応する識別器との関係５３を格納している。図６に示す関係５３は、例えば、全身運動カテゴリの歩く（識別器：ＭＯＤ＿ＷＡＬＫ）の下位行動として、階段昇（識別器：ＭＯＤ＿ＵＰＳＴＡＩＲＳ）が存在することを示している。
【００５３】
また、本実施の形態１において、ユーザによる修正候補の選択は、例えば、図４（ａ）に示す識別結果２１において、ユーザが携帯端末１０１の入力デバイスを用いて、画面上の「間違い」ボタンをクリックすることによって行なわれる。また、図４（ｂ）に示す識別結果２２においては、ユーザによる修正候補の選択は、画面上において、ユーザが入力デバイスによって「歩く」を選択することによって行なわれる。そして、ユーザによるこれらの操作が実行された後、修正候補設定部７０は、図７（ａ）及び（ｂ）に示すように、修正候補を提示する。
【００５４】
図７（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、ユーザに提示される修正候補の一例を示す図である。例えば、ユーザが、図４（ａ）の識別結果２１において、間違いボタン２３をクリックすると、修正候補設定部７０は、図７（ａ）に示すように、修正候補７１を提示する。具体的には、修正候補設定部７０は、図５（ｂ）に示す行動モデル５２と図６に示す関係５３とを参照して、「ＪＲ・私鉄」に対して同レベルの行動である「新幹線」及び「地下鉄」を修正候補として抽出し、これらを提示する。なお、修正候補７１に含まれる「それ以外」は、「新幹線」及び「地下鉄」のいずれでもない行動であることを示す選択肢である。
【００５５】
また、別の例として、ユーザが、図４（ｂ）の識別結果２２において、「歩く」を選択すると、修正候補設定部７０は、図７（ｂ）に示すように、修正候補７２を提示する。具体的には、修正候補設定部７０は、図５（ａ）に示す行動モデル５１と図６に示す関係５３とを参照して、「歩く」に対して同レベルの行動である「走る」と、「歩く」に対して下位の行動である「階段昇」及び「階段降」とを、修正候補として提示する。なお、修正候補７２に含まれる「それ以外」は、図７（ａ）に示した修正候補７１の場合と同様に、「走る」、「階段昇」、「階段降」のいずれでもない行動であることを示す選択肢である。
【００５６】
そして、修正候補設定部７０は、識別結果と、ユーザが選択した修正候補とを、修正候補記憶部４０に出力し、それに格納させる。また、修正候補設定部７０は、このとき、識別に用いたセンサデータも、識別結果及び修正候補と共に、修正候補記憶部４０に出力し、組みデータとして格納させる（図８参照）。
【００５７】
修正候補記憶部４０は、識別結果、ユーザが選択した修正候補、及び識別に用いたセンサデータを、一組のデータとして格納する。図８は、本発明の実施の形態１において修正候補記憶部が格納しているデータの一例を示す図である。
【００５８】
図８に示すように、本実施の形態１では、修正候補記憶部４０は、組データ集合８１を格納している。各組データは、識別が実行された時刻（識別時刻）、識別結果、識別結果に対してユーザが選択した修正候補、及び識別に利用したセンサデータのＩＤ（センサデータＩＤ）で構成されている。なお、図８の例では、識別結果は、識別結果を出力した識別器の名称で表され、修正候補は、修正候補となる行動を識別する識別器の名称で表されている。
【００５９】
また、本実施の形態１では、識別器構築部６０は、修正候補記憶部４０が格納している「識別結果、修正候補、及びセンサデータＩＤ」と、識別器記憶部８０が格納している「各識別器を構築する際の学習データ」とを用いて、識別器を再構築する。本実施の形態１では、再構築の対象となる識別器は、ユーザの行動を識別した識別器と、修正候補となる行動を識別する識別器とである。
【００６０】
また、識別器構築部６０は、本実施の形態１では、再構築の開始条件が満たされている場合、例えば、識別処理毎又は一定時間毎に、識別器の再構築を行うことができる。加えて、識別器構築部６０は、再構築の開始条件として、修正候補記憶部４０に一定数以上の識別器が修正候補として記憶されたことを用いて、識別器の再構築を行うこともできる。
【００６１】
後者の場合、例えば、修正候補記憶部４０が、図８に示す組みデータ集合７０を記憶しているとする。そして、後者の場合において、識別器構築部６０は、修正候補記憶部４０に、識別結果と修正候補とが同一の組データが、閾値回数（例えば、３回等）以上格納されていることを条件にして、識別結果である識別器と修正候補となる行動の識別器とを再構築することができる。
【００６２】
図８の例では、識別器構築部６０は、識別結果である「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器と、修正候補となる行動の「地下鉄」識別器とを再構築する。具体的には、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器については、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器に利用した「ＪＲ・私鉄」の学習データ（「ＪＲ＿ＤＡＴＡ」）に、「ＪＲ・私鉄」以外の行動を特定するための学習データとして「ＤＡＴＡ３、ＤＡＴＡ４、ＤＡＴＡ５」のセンサデータを加え、これらに基づいて識別器を再構築する。一方、識別器構築部６０は、「地下鉄」を識別する識別器については、「地下鉄」を識別する識別器に利用する「地下鉄」の学習データ（「ＳＵＢＷＡＹ＿ＤＡＴＡ」）に、「地下鉄」を識別するための学習データとして「ＤＡＴＡ３、ＤＡＴＡ４、ＤＡＴＡ５」を加え、得られたデータに基づいて識別器を再構築する。
【００６３】
また別の再構築の開始条件の例として、以下の第１〜第５の例が挙げられる。第１の例は、識別器構築部６０が、現在時刻に近い数件の識別結果と修正候補との組を取得し、その中で最も多い組み合わせの識別結果と修正候補とに対応する識別器を、再構築の対象とする、例である。第２の例は、識別器構築部６０が、修正候補が記憶される毎に、識別結果と修正候補とに対応する識別器を再構築する、例である。
【００６４】
第３の例は、識別器構築部６０が、１日ごとに再構築処理を実行する例である。第４の例は、識別器構築部６０が、提示された修正候補の数が一定数以上となった場合（貯まってきた場合）に、再構築処理を実行する例である。第５の例は、識別器構築部６０が、ユーザによる明示的な指示に応じて再構築処理を実行する例である。
【００６５】
また、本実施の形態１において、識別器構築部６０は、識別器の再構築時に参照した識別結果と修正候補との組を、一度参照したことを条件に、修正候補記憶部４０から削除することもできる。
【００６６】
更に、上述した例では、識別器構築部６０は、識別器記憶部８０が記憶している識別器毎に、再構築を実行しているが、本実施の形態１は、この例に限定されるものではない。本実施の形態１では、識別器構築部６０は、頻繁に修正候補に挙げられる識別器同士を用いて、これらをまとめた識別器を構築することもできる。言い換えると、識別器構築部６０は、ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、センサデータとを用いて、識別結果の行動と修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する。
【００６７】
例えば、図５（ｂ）に示す行動モデル５２と図６に示す関係５３とが、行動モデル記憶部５０に格納されており、図３に示す識別器及び学習データが、識別器記憶部８０に格納されているとする。このときに、ＪＲ・私鉄と識別され、ユーザが、地下鉄への修正を頻繁に行なったとする。又は、その逆に、地下鉄と識別され、ユーザが、ＪＲ・私鉄への修正を頻繁行なったとする。このような場合、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」と「地下鉄」との行動をまとめて判定する識別器を構築する。
【００６８】
なお、上記の態様については、後述の実施例２において図１４を用いて具体的に説明する。また、「ＪＲ・私鉄」と「地下鉄」との行動をまとめて判定する識別器は、ユーザの行動が「ＪＲ・私鉄・地下鉄」であるのか、「それ以外」であるのかを判定する。
【００６９】
そして、上記のように識別器構築部６０が識別器を再構築した場合、新たに識別器を構築した場合は、識別器構築部６０は、これらを識別器記憶部８０に出力し、これに格納させる。
【００７０】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態１における行動識別装置１００の動作について図９〜図１１を用いて説明する。また、本実施の形態１では、行動識別装置１００を動作させることによって、行動識別方法が実施される。よって、本実施の形態１における行動識別方法の説明は、以下の行動識別装置１００の動作説明に代える。以下の説明においては、適宜図１〜図８を参酌する。
【００７１】
また、本形態では、行動識別装置１００は、センサデータの取得処理と、行動識別処理及び識別器再構築処理とを並行して実行する。また、行動識別装置１００は、開始条件が満たされた場合に、識別器再構築処理を実行する。よって、以下の説明は、処理毎に行なう。
【００７２】
［センサデータ取得処理］
最初に、図９を用いて、センサデータ取得処理について説明する。図９は、本発明の実施の形態１における行動識別装置のセンサデータ取得処理の際の動作を示すフロー図である。
【００７３】
図９に示すように、まず、センサデータ取得部１０は、センサ１０２から、現在時刻におけるセンサデータを、取得する（ステップＡ１）。
【００７４】
次に、センサデータ取得部１００は、ステップＡ１で取得したセンサデータを、バッファに格納する（ステップＡ２）。なお、バッファは、本実施の形態１では、行動識別装置１００を構築するコンピュータに搭載された記憶装置の記憶領域上に作成される。記憶装置としては、メモリ、ハードディスクなどが挙げられる。
【００７５】
ステップＡ１及びＡ２の実行によって、現在時刻におけるセンサデータの取得及び格納が終了する。そして、ステップＡ１及びＡ２は、例えば、一定時間毎に、順に繰り返し実行されるので、継続してセンサデータが取得される。
【００７６】
［行動識別処理］
次に、図１０を用いて、行動識別処理について説明する。図１０は、本発明の実施の形態１における行動識別装置の行動識別処理の際の動作を示すフロー図である。
【００７７】
図１０に示すように、まず、行動識別部２０は、識別器記憶部８０が記憶している識別器を用い、センサデータ取得部１０が取得したセンサデータに対して、行動の識別を実行する（ステップＢ１）。また、ステップＢ１において、行動識別部２０は、識別結果を入出力処理部９０に出力する。
【００７８】
次に、入出力処理部９０において、識別結果提示部３０は、行動識別部２０が識別した行動（識別結果）を、ディスプレイ装置１０３の画面に表示させる（ステップＢ２）。ステップＢ２により、ユーザに対して識別結果が提示されることになる。また、ステップＢ２では、入出力処理部９０は、ユーザから、入力部１０４を介して、識別結果が誤りであるかどうかを示す入力を受け付ける。
【００７９】
次に、識別結果提示部３０は、ユーザによって識別結果が誤りである旨が入力されているかどうかを判定する（ステップＢ３）。ステップＢ３の判定の結果、ユーザによって識別結果が誤りである旨が入力されていない場合は、行動識別処理は終了する。
【００８０】
一方、ステップＢ３の判定の結果、ユーザによって識別結果が誤りである旨が入力されている場合は、識別結果提示部３０は、識別結果を、修正候補設定部７０に送信する。これにより、修正候補設定部７０は、行動モデル記憶部５０が記憶している行動モデルを用いて、識別結果に対する修正候補を選択し、選択した修正候補を、ディスプレイ装置１０３の画面に表示させる（ステップＢ４）。
【００８１】
次に、修正候補設定部７０は、ユーザが入力部１０４を介して画面上で修正候補を選択すると、識別結果と選択された修正候補とを組データにして、修正候補記憶部４０に出力し、これに格納させる（ステップＢ５）。また、本実施の形態１では、ステップＢ５において、修正候補設定部７０は、このとき、識別に用いたセンサデータも、組データに加えて、修正候補記憶部４０に出力する。
【００８２】
また、ステップＢ１〜Ｂ５は、取得されたセンサデータの数だけ、繰り返し実行される。従って、例えば、ユーザによって識別結果が誤りである旨が入力されない場合は、ステップＢ１〜Ｂ３のみが何度も繰り返し実行される。また、ユーザによって識別結果が誤りである旨が入力されると、その度に、修正候補が提示され、修正候補の選択が行なわれる。
【００８３】
［識別器再構築処理］
次に、図１１を用いて、識別器再構築処理について説明する。図１１は、本発明の実施の形態１における行動識別装置の識別器再構築処理の際の動作を示すフロー図である。
【００８４】
図１１に示すように、まず、識別器構築部６０は、再構築の開始条件が満たされているかどうかを判定する（ステップＣ１）。ステップＣ１における再構築の開始条件としては、一定時間が経過していること、修正候補記憶部４０が記憶する識別結果と修正候補との組の数が閾値を超えたタイミングであること、等が挙げられる。
【００８５】
ステップＣ１の判定の結果、再構築の開始条件が満たされていない場合は、識別器構築部６０は、処理を終了する。一方、ステップＣ１の判定の結果、再構築の開始条件が満たされている場合は、識別器構築部６０は、再構築の対象となる識別器を選択する（ステップＣ２）。例えば、修正候補記憶部４０に、識別結果と修正候補とが同一の組データが、閾値回数以上格納されていることが、開始条件となっている場合は、識別器構築部６０は、この識別結果の識別器と修正候補の識別器とを再構築の対象とすることができる。
【００８６】
次に、識別器構築部６０は、選択された識別器を再構築する。（ステップＣ３）。具体的には、識別器構築部６０は、修正候補記憶部４０が格納している「識別結果、修正候補、及びセンサデータＩＤ」と、識別器記憶部８０が格納している「各識別器を構築する際の学習データ」とを用いて、再構築を実行する。
【００８７】
次に、識別器構築部６０は、再構築した識別器を識別器記憶部８０に出力し、これに格納させる（ステップＣ４）。また、識別器構築部６０は、ステップＣ４の実行後、再度、ステップＣ１を実行する。ステップＣ１〜Ｃ４は、ステップＣ１において、再構築の開始条件が満たされていないと判定されるまで、繰り返し実行される。
【００８８】
［実施の形態１による効果］
以上のように、本実施の形態１では、識別結果が間違えている場合は、行動モデルを用いて修正候補が絞り込まれ、絞り込まれた修正報補が提示される。よって、ユーザは修正候補のなかから正しい行動を選択するだけで良く、簡単に識別器の再構築のための学習データを特定できる。また、本実施の形態１では、全ての行動に関する識別器を再構築する必要はなく、更に、再構築が必要となる識別器の特定は簡単である。このため、本実施の形態１によれば、行動の識別処理において、効率よく学習用データを収集でき、加えて、再学習に必要な計算コストを低減することができる。
【００８９】
［プログラム］
本実施の形態１におけるプログラムは、携帯端末に備えられたコンピュータに、図９に示すステップＡ１〜Ａ２、図１０に示すステップＢ１〜Ｂ５、図１１に示すステップＣ１〜Ｃ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１における行動識別装置１００と行動識別方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、センサデータ取得部１０、行動識別部２０、入出処理部９０、及び識別器構築部６０として機能し、処理を行なう。
【００９０】
また、本実施の形態１では、修正候補記憶部４０、行動モデル記憶部５０、及び識別器記憶部８０は、携帯端末に備えられたメモリ等の記憶媒体に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。
【００９１】
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２における、行動識別装置、行動識別方法、及びプログラムについて、図１２を参照しながら説明する。図１２は、本発明の実施の形態２における行動識別装置の構成を示すブロック図である。
【００９２】
図１２に示すように、本実施の形態２においては、行動識別装置１０５は、サーバコンピュータといったネットワークの内部に、本実施の形態２におけるプログラムによって構築されている。また、行動識別装置１０５は、ネットワーク２００を介して、１又は２以上の携帯端末２０１に接続されている。このため、行動識別装置１０５は、通信部１０６を備えている。通信部１０６は、携帯端末２０１との間で通信を行なうための通信インターフェイスとして機能する。
【００９３】
また、本実施の形態２においても、携帯端末２０１は、実施の形態１と同様に、携帯電話、スマートフォン等の通信機能を備えた端末である。ネットワーク２００の具体例としては、携帯電話網等が挙げられる。
【００９４】
更に、本実施の形態２においても、センサデータを出力するセンサ２０２は、各携帯端末２０１に備えられている。センサ２０２としても、実施の形態１と同様に、加速度センサ、角速度センサ、速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュール等が挙げられる。また、携帯端末２０１は、種類の異なる複数のセンサを備えていても良い。また、センサ２０２は、携帯端末１０１に接続された別の機器、例えば、玩具、健康器具等に備えられていても良い。更に、センサ２０２が単独で、ユーザに直接取り付けられていても良い。
【００９５】
また、図１２に示すように、各携帯端末２０１は、センサ２０２の他に、ディスプレイ装置２０３と、入力部２０４と、演算処理部２０５と、通信部２０６とを備えている。このうち、通信部２０６は、ネットワーク２００を介して、外部との間でデータの送受信を行なう通信モジュールである。入力部２０４は、テンキー、タッチパネル等の入力機器であり、ユーザによる操作を受け付け、受け付けた操作を演算処理部２０５に入力する。
【００９６】
演算処理部２０５は、センサ１０２から入力されたセンサデータ、入力部２０４から入力された操作等に対して、演算処理を実行する。例えば、演算処理部２０５は、センサデータをデジタル信号に変換し、通信部２０６を介して、行動識別装置１０５に送信する。また、演算処理部２０５は、ユーザが入力した操作に応じた処理を行ない、処理結果を、通信部２０６を介して行動識別装置１０５に送信する。また、演算処理部２０５は、行動識別装置１０５から送信されてきたデータ、ユーザが入力した操作の内容等を、ディスプレイ装置２０３の画面に表示させる。
【００９７】
なお、各携帯端末１０１の構成は共通であるため、図１２においては、１つの携帯端末１０１についてのみ、内部の機能ブロックが図示されている。
【００９８】
また、本実施の形態２において、行動識別装置１０５を構成する、センサデータ取得部１０、行動識別部２０、識別器構築部６０、及び入出力処理部９０は、実施の形態１と同様に動作する。更に、修正候補記憶部４０、行動モデル記憶部５０、及び識別器記憶部８０は、実施の形態１で示したデータと同様のデータを格納している。
【００９９】
具体的には、本実施の形態１においても、センサデータ取得部１０は、図９に示したステップＡ１及びステップＡ２を実行する。但し、ステップＡ１及びＡ２は、各携帯端末２０１に対して行なう必要があるが、全ての携帯端末１０１に対して一斉に実行されても良いし、携帯端末毎１０１に順次実行されても良い。
【０１００】
また、行動識別部２０は、識別器記憶部８０を用いて、図１０に示したステップＢ１を実行し、入出力処理部９０は、図１０に示したステップＢ２〜Ｂ５を実行する。但し、ステップＢ１〜Ｂ５は、携帯端末２０１毎に実行される。更に、識別器構築部６０は、修正候補記憶部６０を用いて、ステップＣ１〜ステップＣ４を実行する。
【０１０１】
このように、本実施の形態２においては、センサ２０２が備えられた携帯端末２０１から独立して行動識別装置１０５が構築される。よって、携帯電話２０１における処理は、実施の形態１に比べて軽減できるため、携帯端末が高い処理能力を備えていなくても良い。また、１つの行動識別装置１０５が、複数の携帯端末２０１からのセンサデータを処理するため、システム構築にかかるコストの低減も図られる。
【０１０２】
また、本実施の形態２におけるプログラムは、サーバコンピュータに、図９に示すステップＡ１〜Ａ２、図１０に示すステップＢ１〜Ｂ５、図１１に示すステップＣ１〜Ｃ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをサーバコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２における行動識別装置１０５と行動識別方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、センサデータ取得部１０、行動識別部２０、入出処理部９０、及び識別器構築部６０として機能し、処理を行なう。
【０１０３】
また、本実施の形態２では、修正候補記憶部４０、行動モデル記憶部５０、及び識別器記憶部８０は、サーバコンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。
【０１０４】
更に、本実施の形態２においては、プログラムを実行するサーバコンピュータは、ネットワークによって互いに接続された複数のコンピュータであっても良い。具体的には、１つのコンピュータによって、センサデータ取得部１０、行動識別部２０、入出処理部９０、及び識別器構築部６０が構築され、別のコンピュータによって、修正候補記憶部４０、行動モデル記憶部５０、及び識別器記憶部８０が構築されている態様であっても良い。更に、識別器６０、行動識別部２０、及び入出力処理部９０が、それぞれ別々のコンピュータによって構築されている態様であっても良い。
【０１０５】
ここで、実施の形態２におけるプログラムを実行することによって、行動識別装置１０５を実現するコンピュータについて図１６を用いて説明する。図１６は、本発明の実施の形態２における行動識別装置１０５を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１０６】
図１６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１０７】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態１におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態１におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１０８】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１０９】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash）及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【０１１０】
［適用分野］
次に、本実施の形態１及び２の具体的な適用分野について説明する。
（１）コンテキストアウェアサービス（情報推薦等）
コンテキストアウェアサービスでは、サービスの公開前に、開発者が学習データを収集し、各行動に対する識別器と、識別システムとを構築する。構築された識別システムは、ユーザの行動を識別し、識別結果に基づいて、お店及び施設等の各種情報をユーザに推薦する。
【０１１１】
そして、ユーザが、推薦される情報は適切でないと感じる場合、システムが識別した行動が間違えている可能性がある。この場合において、識別システムに、本実施の形態１が適用されるとすると、ユーザは、自己の端末等を介して、行動の識別が間違っていることを指摘することができる。
【０１１２】
また、この場合、識別システムが修正候補を提示するので、ユーザは、修正案を直接入力する必要はなく、その中から正解の行動を選択すれば良い。そして、識別システムは、修正の対象となる行動に関する識別器の再構築を行う。
【０１１３】
（２）ライフログサービス（運動管理等）
ライフログサービスでも、サービス公開前に、開発者が学習データを収集し、各行動に対する識別器と、識別システムとを構築する。構築された識別システムは、ユーザの行動を識別し、ユーザの日常生活での行動をグラフなどにより可視化する。
【０１１４】
そして、ユーザが実際は電車に乗っている時間帯において歩いていると表示される等、識別結果が間違っている場合がある。この場合、ユーザは、修正候補を設定する必要があるが、識別システムに、本実施の形態１が適用されるとすると、ユーザは、修正案を直接入力する必要はない。識別システムが修正候補を提示するので、ユーザは、その中から行動を選択すれば良い。そして、識別システムは、修正指示が行われた行動に関する識別器の再構築を行う。
【実施例１】
【０１１５】
以下、本発明の実施例１について説明する。実施例１は、実施の形態１における行動識別装置１００の具体例を示しており、以下に詳細に説明する。また、本実施例１では、図９〜図１１それぞれに示した処理毎に、説明を行なう。また、以下の説明においては、適宜、図１、図３〜図１１、及び図１２を参照する。
【０１１６】
なお、以下の説明では、センサデータ取得処理、行動識別処理、及び識別器再構築処理が、それぞれ１度だけ実行される場合についての処理が示されているが、実際の実施においては、各処理は、一定時間間隔で繰り返し実行される。
【０１１７】
また、本実施例１では、行動識別装置１００は、図２に示したように、センサ１０２を備えた携帯端末１０１の内部に構築されているとする。センサ１０２は、加速度センサであり、行動識別装置１００は、加速度センサから得られたセンサデータを用いて行動を識別し、識別結果を、逐次、携帯端末１０１のディスプレイ装置１０３の画面に表示するものとする。
【０１１８】
[センサデータ取得処理]
本実施例１において、センサデータ取得部１０は、例えば、センサデータとして、図１に示す加速度データを一定時間毎に取得する（図９のステップＡ１参照。）。本実施例では、センサデータ取得部１０は、例えば、１０ｍｓ間隔で加速度データを取得する。
【０１１９】
また、センサデータ取得部１０は、ステップＡ１で取得した加速度データを、バッファに記憶する（図９のステップＡ２参照。）。本実施例１では、バッファは、携帯端末１０１のメモリの記憶領域上に作成されている。
【０１２０】
［行動識別処理］
行動識別処理では、行動識別部２０は、ステップＡ２でバッファに格納されたセンサデータに対して、識別器記憶部６０が記憶している識別器を適用して、ユーザの行動を識別する（図１０のステップＢ２）。本実施例１では、図１３に示す識別結果が得られたとする。図１３は、本発明の実施例１における識別結果の一例を示す図である。
【０１２１】
図１３の例では、「電車」に関する識別器と「ＪＲ・私鉄」に関する識別器とが対象行動である（ＴＲＵＥ）と識別し、それ以外の識別器が対象行動でない（ＦＡＬＳＥ）と識別している。このため、行動識別部２０は、図１３に示した識別結果に基づき、識別結果として、「電車」及び「ＪＲ・私鉄」を入出力処理部９０に出力する。
【０１２２】
次に、入出力処理部９０において、識別結果提示部３０は、例えば、図４に示したように、ステップＢ２で得られた識別結果２１を、携帯端末１０１のディスプレイ装置１０３の画面に表示する（図１０のステップＢ２）。
【０１２３】
次に、識別結果提示部３０は、ユーザによって「間違いボタン２３」（図４（ａ）参照）が選択されているかどうかを判定する（図１０のステップＢ３）。判定の結果、ユーザによって間違いボタン２３が選択されていない場合は、行動識別処理は終了する。一方、ユーザによって間違いボタンが選択されている場合は、識別結果提示部３０は、識別結果を、修正候補設定部７０に送信する。
【０１２４】
識別結果が送信されてくると、修正候補設定部７０は、行動モデル記憶部５０が記憶している行動モデルを用いて、識別結果に対する修正候補を選択し、選択した修正候補を、ディスプレイ装置１０３の画面に表示させる（図１０のステップＢ４）。
【０１２５】
例えば、行動モデル記憶部５０が、図５（ｂ）に示した行動モデル５２を記憶しているとする。行動モデル５２は、ツリー構造、又はネットワーク構造で管理されており、識別器間の関係を特定している。具体的には、行動モデル５２では、図６に示すように、全身運動のカテゴリにおいて、「歩く（ＭＯＤ＿ＷＡＬＫ）」に、「階段昇（ＭＯＤ＿ＵＰＳＴＡＩＲＳ）」と「階段降（ＭＯＤ＿ＤＯＷＮＳＴＡＩＲＳ）」とが関連付けられている。
【０１２６】
よって、修正候補設定部７０は、ユーザが「ＪＲ・私鉄」について「間違いボタン２３」を選択した場合は、「ＪＲ・私鉄」と同じレベルの行動を修正候補として提示する。つまり、図５（ｂ）に示した行動モデル５２において、「ＪＲ・私鉄」の上位行動は「電車」であるので、修正候補設定部７０は、その下位行動である「新幹線」と「地下鉄」とを修正候補として提示する。具体的には、修正候補設定部７０は、図７（ａ）に示すように、修正候補７１、即ち、「新幹線」、「地下鉄」、「それ以外」をディスプレイ装置１０３に提示し、ユーザに選択を促す。
【０１２７】
次に、ユーザがいずれかの修正候補、例えば、地下鉄を選択すると、修正候補記憶部４０は、図８に示すように、識別結果と、ユーザが選択した修正候補と、センサデータとを、組データ８２として格納する（図１０のステップＢ５）。
【０１２８】
［識別器再構築処理］
本実施例１において、識別器構築部６０は、再構築の開始条件として、修正候補記憶部４０が記憶する識別結果と修正候補との組の数が閾値を超えているかどうかを判定し、閾値を超えたタイミングである場合に、識別器の再構築処理を実行する（図１１のステップＣ１）。
【０１２９】
次に、識別器構築部６０は、修正候補記憶部４０が記憶している識別結果と修正候補とを用いて、修正すべき識別器を選択する。本実施例１では、識別結果と修正候補とが同一の組データの個数を求め、もっとも個数の多い組データの識別結果及び修正候補に関する識別器を修正対象として選択する（図１１のステップＣ２）。
【０１３０】
図８の例では、もっとも個数の多い組データは、識別結果が「ＪＲ・私鉄」であり、修正候補が「地下鉄」である、組データである。よって、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器と、「地下鉄」を識別する識別器とを、再構築の対象として選択する。
【０１３１】
次に、識別器構築部６０は、選択した識別器について、識別器記憶部８０が記憶する識別器の学習に利用したセンサデータ（学習データ）と、ステップＢ１で識別に利用したセンサデータとを用いて、識別器を再構築する（図１１のステップＣ３）。
【０１３２】
本実施例１では、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器については、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器の学習に利用したセンサデータ（「ＪＲ＿ＤＡＴＡ」）に、「ＪＲ・私鉄」以外の行動を特定するための学習データとして「ＤＡＴＡ３、ＤＡＴＡ４、ＤＡＴＡ５」のセンサデータが加えられて、再構築が行なわれる。
【０１３３】
同様に、「地下鉄」を識別する識別器については、「地下鉄」を識別する識別器の学習に利用したセンサデータ（ＳＵＢＷＡＹ＿ＤＡＴＡ）に、「地下鉄」を識別するための学習データとして「ＤＡＴＡ３、ＤＡＴＡ４、ＤＡＴＡ５」センサのデータが加えられて、識別器が再構築される。
【０１３４】
その後、識別器構築部６０は、再構築した識別器を識別器記憶部８０に出力し、これに格納させる（図１１のステップＣ４）。また、識別器構築部６０は、ステップＣ４の実行後、再度、ステップＣ１を実行する。本実施例１において、ステップＣ１〜Ｃ４は、ステップＣ１において、再構築の開始条件が満たされていないと判定されるまで、繰り返し実行される。
【０１３５】
また、本実施例では、再構築の開始条件として、一定期間が経過していること、修正候補記憶部４０が記憶する修正候補の数が設定するであること、等を用いることもできる。この場合、識別器構築部６０は、例えば、１日毎に、再構築を実行する。また、識別器構築部６０は、提示された修正候補の数が一定数以上となった場合に、再構築を実行する。更に、本実施例１では、開始条件として、ユーザによる明示的な指示が入力されたことを用いることもできる。
【０１３６】
以上のように、本実施例１によれば、行動の識別処理において効率よく学習用データを収集できる。また、本実施例１によれば、再学習に必要な計算コストを低減することもできる。
【実施例２】
【０１３７】
次に、本発明の実施例２について説明する。実施例２も、実施例１と同様に、実施の形態１における行動識別装置１００の具体例を示している。但し、本実施例２では、識別器再構築処理のみが、実施例と異なり、識別器構築部６０は、識別器記憶部８０が記憶している識別器を以外の識別器を構築する。以下、実施例１との相違点を中心に説明する。
【０１３８】
［識別器再構築処理］
まず、識別器構築部６０は、実施例１と同様に、再構築の開始条件として、修正候補記憶部４０が記憶する識別結果と修正候補との組の数が閾値を超えているかどうかを判定し、閾値を超えたタイミングである場合に、識別器の再構築処理を実行する（図１１のステップＣ１）。
【０１３９】
次に、識別器構築部６０は、実施例１と同様に、修正候補記憶部４０が記憶している識別結果と修正候補とを用いて、修正すべき識別器を選択する。本実施例２でも、識別結果と修正候補とが同一の組データの個数を求め、もっとも個数の多い組データの識別結果及び修正候補に関する識別器を修正対象として選択する（図１１のステップＣ２）。図８の例では、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器と、「地下鉄」を識別する識別器とを、再構築の対象として選択する。
【０１４０】
次に、識別器構築部６０は、実施例１と異なり、識別器記憶部８０が記憶する識別器の学習に利用したセンサデータ（学習データ）と、ステップＢ１で識別に利用したセンサデータとを用いて、識別結果の行動と修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する。例えば、本実施例２では、図１４に示すように、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」と「地下鉄」とを区別せず識別する識別器を構築する。図１４は、本発明の実施例２における識別器再構築処理の概念を説明するための図である。
【０１４１】
具体的には、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器の学習に利用したセンサデータ（ＪＲ_ＤＡＴＡ）、と、「地下鉄」を識別する識別器の学習に利用したセンサデータ（ＳＵＢＷＡＹ＿ＤＡＴＡ）、と、図８に示す「ＤＡＴＡ３、ＤＡＴＡ４、ＤＡＴＡ５」とを用いる（図３及び図８参照）。このとき、識別器構築部６０は、これらを「ＪＲ・私鉄・地下鉄」を識別するための学習データとして利用し、「ＪＲ・私鉄・地下鉄以外の行動」を特定するための学習データとして、「ＪＲ・私鉄・地下鉄以外の行動」を識別する各識別器の学習に利用したセンサデータを利用する。
【０１４２】
その後、識別器構築部６０は、新たに構築した識別器を識別器記憶部８０に出力し、これに格納させる（図１１のステップＣ４）。また、本実施例２では、このとき、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器と、「地下鉄」を識別する識別器とを、識別器記憶部８０から削除する。
【０１４３】
また、識別器構築部６０は、本実施例２でも、ステップＣ４の実行後、再度、ステップＣ１を実行する。本実施例２においても、ステップＣ１において、再構築の開始条件が満たされていないと判定されるまで、繰り返し実行される。
【０１４４】
以上のように、本実施例２によれば、識別器の再構築だけでなく、識別器の再編成を行なうことができるので、いっそう、行動の識別処理において効率よく学習用データを収集できる。また、本実施例２においても、実施例１と同様に、再学習に必要な計算コストを低減することができる。
【実施例３】
【０１４５】
次に、本発明の実施例３について説明する。実施例３も、実施例１と同様に、実施の形態１における行動識別装置１００の具体例を示している。但し、以下の点で、実施例１と異なっている。以下、実施例１との相違点を中心に説明する。
【０１４６】
本実施例３では、行動識別装置１００は、図１に示したように、ユーザの携帯端末１０２に接続されたコンピュータ（サーバコンピュータ）によって構築されている。行動識別装置１００は、複数のユーザの携帯端末１０２から、各ユーザにおける修正候補及びその際のセンサデータを収集し、識別器を再構築する。また、本実施例３では、各携帯端末１０２にも行動識別装置を構築でき、この場合、行動識別装置１００は、各携帯端末１０２に、再構築した識別器を配布することができる。
【０１４７】
また、本実施例３では、修正候補記憶部４０は、サーバコンピュータの記憶装置によって構築されており、各ユーザにおける識別結果及びセンサデータと、修正候補設定部７０によって各ユーザに対して設定された修正候補とを取得し、記憶する。
【０１４８】
具体的には、図１５に示すように、修正候補記憶部４０は、識別結果と、修正候補と、識別に用いたセンサデータと、ユーザＩＤとを、互いに関連付けて記憶する。また、図１５の例でも、図８の例と同様に、識別結果は、識別結果を出力した識別器の名称で表され、修正候補は、修正候補となる行動を識別する識別器の名称で表されている。図１５は、本発明の実施例３において修正候補記憶部が格納しているデータの一例を示す図である。図１５において、８３は、組データ集合を示し、８４は、ユーザの属性を示している。
【０１４９】
識別器構築部６０は、修正候補記憶部４０が記憶している識別結果、修正候補、及び識別に利用したセンサデータと、識別器記憶部８０が記憶している各識別器を構築する際の学習データと用いて、対象となる識別器を再構築する。但し、その際、本実施例３では、識別器構築部６０は、対象となった識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、対象となった識別器を再構築する。
【０１５０】
具体的には、識別器構築部６０は、ユーザの属性（住所、年齢、性別、利用する路線、勤務地など）を特定し、特定したユーザの属性に基づいて、設定条件が満たされるかどうかを判断し、識別器の再構築に利用する修正候補及びセンサデータを選択する。例えば、図１５に示すように、属性８４が登録されているとする。そして、属性８４において、「大阪府に住んでいる」こと、及び、修正候補が、同じ住所のユーザが選択した修正候補のうち最も多い識別器であることが、識別器の再構築の設定条件であるとする。
【０１５１】
図１５の例の場合、識別器構築部６０は、属性８４から大阪府に住んでいるユーザはＢである判断し、更に、組データ集合８３から、ユーザＢについての組データのうち、修正候補の数が最も多い組データを特定し、特定した組データにおける識別器を再構築する。つまり、識別器構築部６０は、「ＪＲ・私鉄」を識別する識別器と、「地下鉄」を識別する識別器とを、再構築の対象とする。なお、本実施例３においても、具体的な再構築の処理は、実施例１と同様であるため、当該処理についての説明は省略する。
【０１５２】
以上のように、本実施例３によれば、多数のユーザを対象にして、識別器の再構築を行なうことができる。また、その際、ユーザの属性に応じて、再構築に用いる学習データを選択できるので、処理速度の低下も抑制される。また、実施例３を用いた場合も、実施例１で述べた効果が得られる。
【０１５３】
上述した実施の形態１の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１８）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１５４】
（付記１）
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別する装置であって、
予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、行動識別部と、
前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、入出力処理部と、
選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、識別器構築部と、
を備えている、ことを特徴とする行動識別装置。
【０１５５】
（付記２）
前記識別器構築部が、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、
付記１に記載の行動識別装置。
【０１５６】
（付記３）
前記行動間の関係として、上位及び下位の関係が設定されており、
前記入出力処理部が、前記修正候補として、前記識別の結果の行動に対して下位の関係にある行動を選択し、選択した行動を表示する、
付記１または２に記載の行動識別装置。
【０１５７】
（付記４）
予め行動毎に構築されている前記識別器を格納する、識別器記憶部を備え、
前記識別器記憶部は、前記識別器構築部によって再構築が行なわれた場合に、再構築された識別器を更に格納する、
付記１〜３のいずれかに記載の行動識別装置。
【０１５８】
（付記５）
前記識別器構築部が、前記ユーザの行動を識別した識別器を再構築する代わりに、
前記ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、前記修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、前記識別の結果の行動と前記修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する、
付記１〜４のいずれかに記載の行動識別装置。
【０１５９】
（付記６）
前記識別器構築部が、前記対象となった識別器それぞれに対して、当該識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、当該識別器を再構築する、
付記２に記載の行動識別装置。
【０１６０】
（付記７）
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、前記ユーザの行動を識別するための方法であって、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする行動識別方法。
【０１６１】
（付記８）
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、
付記７に記載の行動識別方法。
【０１６２】
（付記９）
前記行動間の関係として、上位及び下位の関係が設定されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記修正候補として、前記識別の結果の行動に対して下位の関係にある行動を選択し、選択した行動を表示する、
付記７または８に記載の行動識別方法。
【０１６３】
（付記１０）
（ｄ）予め行動毎に構築されている前記識別器を格納する、ステップを更に備え、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記（ｃ）のステップによって再構築が行なわれた場合に、再構築された識別器を更に格納する、
付記７〜９のいずれかに記載の行動識別方法。
【０１６４】
（付記１１）
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器を再構築する代わりに、前記ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、前記修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、前記識別の結果の行動と前記修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する、
付記７〜１０のいずれかに記載の行動識別方法。
【０１６５】
（付記１２）
前記（ｃ）のステップにおいて、前記対象となった識別器それぞれに対して、当該識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、当該識別器を再構築する、
付記８に記載の行動識別方法。
【０１６６】
（付記１３）
ユーザの行動に起因して生成されたセンサデータを用いて、コンピュータによって、前記ユーザの行動を識別するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）予め行動毎に学習データを用いて構築されている識別器によって、前記センサデータから、前記ユーザの行動を識別する、ステップと、
（ｂ）前記識別の結果を前記ユーザに向けて出力し、前記ユーザから識別結果が誤りである旨が入力された場合に、予め設定された行動間の関係に基づいて、修正候補となる行動を表示し、いずれかの行動をユーザに選択させる、ステップと、
（ｃ）選択された前記修正候補の識別に用いられる前記識別器を参照して、前記ユーザの行動を識別した識別器を、その構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【０１６７】
（付記１４）
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器に加え、修正候補となる行動を識別する識別器も対象として、前記対象となった識別器それぞれを、当該識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、再構築する、
付記１３に記載のプログラム。
【０１６８】
（付記１５）
前記行動間の関係として、上位及び下位の関係が設定されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記修正候補として、前記識別の結果の行動に対して下位の関係にある行動を選択し、選択した行動を表示する、
付記１３または１４に記載のプログラム。
【０１６９】
（付記１６）
（ｄ）予め行動毎に構築されている前記識別器を格納する、ステップを更に前記コンピュータに実行させ、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記（ｃ）のステップによって再構築が行なわれた場合に、再構築された識別器を更に格納する、
付記１３〜１５のいずれかに記載のプログラム。
【０１７０】
（付記１７）
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ユーザの行動を識別した識別器を再構築する代わりに、前記ユーザの行動を識別した識別器の構築用の学習データと、前記修正候補となる行動を識別する識別器の構築用の学習データと、前記センサデータとを用いて、前記識別の結果の行動と前記修正候補となる行動とに対応する新たな識別器を構築する、
付記１３〜１６のいずれかに記載のプログラム。
【０１７１】
（付記１８）
前記（ｃ）のステップにおいて、前記対象となった識別器それぞれに対して、当該識別器が行動を識別したユーザの属性を特定し、特定したユーザの属性が設定条件を満たす場合に、当該識別器を再構築する、
付記１４に記載のプログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１７２】
本発明によれば、行動の識別処理において、効率よく学習用データを収集するとともに、再学習に必要な計算コストを低減することができる。本発明は、センサを用いてユーザの行動を識別する分野に有用である。具体的には、携帯電話、玩具、健康器具などの組み込み機器等に取り付けられたセンサからセンサデータを取得し、取得したセンサデータを用いて、見守りサービス、健康サービス、情報推薦サービスといったサービスを提供するシステムに有用である。
【符号の説明】
【０１７３】
１０  センサデータ取得部
２０  行動識別部
３０  識別結果提示部
４０  修正候補記憶部
５０  行動モデル記憶部
６０  識別器構築部
７０  修正候補設定部
８０  識別器記憶部
９０  入出力処理部
１００  行動識別装置（実施の形態１）
１０１  携帯端末
１０２  センサ
１０３  ディスプレイ装置
１０４  入力部
１０５  行動識別装置（実施の形態２）
１０６  通信部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
２０１  携帯端末
２０２  センサ
２０３  ディスプレイ装置
２０４  入力部
２０５  演算処理部
２０６  通信部
【図１】
0005953673.tif 000002
【図２】
0005953673.tif 000003
【図３】
0005953673.tif 000004
【図４】
0005953673.tif 000005
【図５】
0005953673.tif 000006
【図６】
0005953673.tif 000007
【図７】
0005953673.tif 000008
【図８】
0005953673.tif 000009
【図９】
0005953673.tif 000010
【図１０】
0005953673.tif 000011
【図１１】
0005953673.tif 000012
【図１２】
0005953673.tif 000013
【図１３】
0005953673.tif 000014
【図１４】
0005953673.tif 000015
【図１５】
0005953673.tif 000016
【図１６】
0005953673.tif 000017