ライフログ解析アプリケーションの実行環境におけるデータ品質評価フレームワークの実現
山下 暁香(指導教員：小口 正人)

はじめに1収集された加速度センサデータを言語化アプリケー
ションの中で用いる際の処理方法について説明する．
まず，時刻毎 2 に収集された加速度データを x 軸，y軸，z 軸のそれぞれの値について 2 つの時刻毎に差をとった．この差をカメラのノードの閾値 1 に対して，閾値 2 とする．この閾値 2 がある回数だけ連続した時に「人の行動が起こった」と判断し，加速度センサデータのノードのビットを立てる．この時の回数を閾値 3とする．

近年のデータ収集技術とストレージの発達により，ライフログの利用は以前に比べ格段に敷居が低くなったと言え，収集データを用いて様々なライフログ解析アプリケーションが開発されてきた．しかし，これらのアプリケーションでは収集されたデータの品質に対しての評価はあまりなされていない．そこで，本研究では，ライフログ解析アプリケーションを対象として，アプリケーションに対する入力データの品質に注目し，入力データの品質の差がアプリケーションの実行環境に及ぼす影響を検討する．
（図 1 左）

3.2

データ処理

収集されたデータの処理の部分に関して，従来のアプリケーションでは実装されていなかったベイジアンネットワークモデルを基にベイズ判定を適用し，データ処理を理論的に裏付けた．判定に用いた公式を以下に示す．
1 ,R2 ,R3 |Ai )P (Ai |R1 , R2 , R3 ) = P (AiP)P(R(R1 ,R2 ,R3 )

図 1: 研究目的とアプリケーション実行環境

R1 , R2 , R3 はそれぞれ，カメラ 1，カメラ 2，加速度センサのノードの 3 種類のノードを表しており，Ai は人が起こした行動を表している．i は人の行動の種類を表しており，上の式の右辺が最大値となる行動 Ai を言語化する．

本研究では，ライフログ解析アプリケーションを例として，お茶の水女子大学小林研究室で開発された「人の行動を言語化するライフログ解析アプリケーション」[1] を用いた．

3.3

ライフログ解析アプリケーション

2

本研究では，評価実験の内容を充実させるために，アプリケーションの層において，従来のアプリケーションでは 1 つのみであった言語化の種類を複数個に増加させた．評価実験では，「人がいすにすわる」，「人がドアを開ける」，「人が机を拭く」の 3 種類の言語化を行い，タイミングと回数を考察する．

人の行動を言語化するアプリケーションとは，2 台のネットワークカメラにより異なる角度から撮影された画像ストリームに対して画像処理を施すことで，画像ストリームの中で人がした行動を言語化するものである．尚，この 2 台のカメラから取得されたデータに対して画像処理をする際に用いる閾値を，後述の加速度センサデータ処理の閾値と区別して，閾値 1 と呼ぶ．
人の行動を言語化するアプリケーションに対して，先行研究 [2] でなされた評価実験の結果を受けて，本研究では，言語化のタイミング，回数の改善のため，また，評価実験の内容を充実させるために，従来のアプリケーションに対して以下の 3 種類の拡張を行った．

1. データ収集：加速度センサデータノードの追加
2. データ処理：ベイジアンネットワーク処理の適用
3. 情報解析：言語化できる行動数の増加

3

アプリケーション実行環境の拡張

3.1

データ収集

情報解析

図 2: 拡張後のアプリケーションの実験環境
図 2 にフレームワーク拡張後のアプリケーションの実験環境を示した．このアプケーションは，2 台のネットワークカメラから撮影された動画と物体に取り付けた加速度センサ端末 SunSPOT から収集したデー
タ3 をデータベースに書き込み，動画データと加速度データを時刻により同期する，3 種類のデータをそれ
ぞれ Node1, Node2, Node3 とし，ベイジアンネットワークによって言語化の判定処理を行い，条件を満たしたものを言語化して，ユーザに情報を提供するとい従来のアプリケーションでは，異なる角度に設置された 2 台のネットワークカメラで撮影された 2 種類のノードのみで判定を行っており，言語化の際の誤判定が多かったため，新たに加速度センサデータのノードを追加した．加速度データの取得には，SunSPOT 端
末 1 を利用した．
1 サン・ラボ社によって開発された加速度センサ端末

2 100 回/秒を 50 回/秒までコマ落としした（http://www.sunspotworld.com/forums）

3 加速度センサはドアの右下といすの背に装着

23

う仕組みになっている．
本研究の評価実験では，動画データと加速度センサデータの 2 種類の入力データに品質の差を付けた時にアプリケーションの言語化結果にどのような影響が出るのかを評価する．

4

データ品質の差

4.1

加速度センサデータの品質の差は，それぞれ左から「人がいすにすわる」，「人がドアを開ける」，「人が机を拭く」の言語化回数である．この実験例における正解は 221 である．

1. 表（上段）：動画データを 10fps，閾値 1 を 11 とした時に閾値 2 と閾値 3 を変化させた．
2. 表（下段左）：動画データを 10fps に維持したまま加速度センサデータの品質のみを 10-1 まで落とした（評価実験 1）．
3. 表（下段右）：動画データと加速度センサデータの品質を共に 10-1 まで落とした（評価実験 2）．

加速度センサデータの品質については，最高の品質である 10 回/秒 4 から最低の品質である 1 回/秒をそれぞれ入力データとした．

尚，言語化のタイミングについては，加速度センサデータを追加した事により，誤ったタイミングでの言語化はされなくなったので，評価結果には，言語化の回数のみを示した． 青く塗りつぶした部分が正解の言語化回数となった所である．

6

上段の表で正解となる言語化回数の場合において，加速度センサデータと動画データの品質を落としていった結果，加速度センサデータのみの品質を落とした場
合を表す下段左の表では，ある程度低い品質まで落としても正解の言語化回数が得られたが，加速度センサデータと動画データの品質を共に落とした場合を表す
下段右の表では，あまり品質が落ちないうちに正解の言語化回数が得られなくなった．
閾値 1 が 10-14 の全ての場合に対して，加速度センサデータのみの品質を落とした時の言語化の正解率は加速度センサデータと動画データの両方の品質を共に落とした時の言語化の正解率より高かった．

図 3: 加速度センサデータの品質

4.2

動画データの品質の差

動画データの品質については，最高の品質である10fps から最低の品質である 1fps までを入力データとした．

5考察

データ品質評価実験

前節で述べた 2 種類のデータについて，以下の 2 つの評価実験を行った．

7

1. 評価実験 1：動画データの品質は 10fps のまま，加速度センサデータの品質のみを下げて行く．
2. 評価実験 2：動画データの品質と加速度センサデー
タの品質を共に下げて行く．

まとめと今後の課題

加速度センサデータのノードを追加し，ベイジアンネットワークの処理を適用した事で，正しいタイミングでの言語化の実現が可能になった．またデータ品質を落とした時に妥当な結果を得る事ができた．
今後の課題としては，本アプリケーション実行環境を実環境 5 に設置し，ライフログ解析と品質評価を行
うためのデータ収集をして行きたい．

謝辞
本研究を進めるにあたり，大変有用なアドバイスを頂いたお茶の水女子大学の小林一郎教授に深く感謝いたします．

参考文献[1] 落合恵理香，小林一郎，特定空間における人の行動予測モデルに基づく言語化への取り組み, The
24th Annual Conference of the Japanese Society
for Artificial Intelligence, 2010

図 4: 評価結果[2] 岩木紗恵子，村瀬勉，小口正人，ライフログのためのセンサデータと画像ストリーム処理ミドルウェ
アの構築, DEIM Forum2010, B3-1, 2010 年 3 月.

本研究の評価実験では，閾値 1 を 10-14，閾値 2 を0.1-0.5，閾値 3 を 1-5 まで変化させた．図 4 は，閾値1 を 11 とした時，閾値 2 と閾値 3 を変化させた時の言語化の回数を表にしたものである．表中の 3 桁の数字

[3] 山下暁香，岩木紗恵子，小口正人，ライフログ解析
アプリケーションの実行とデータ品質評価フレー
ムワークの確，DEIM Forum2011, D9-1， 2011年 3 月発表予定

4 動画データの最高の品質が 10fps であるため

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