情報処理学会第 81 回全国大会

7W-08

スマートフォン搭載の加速度センサーを用いた 2 クラスの分類によるユーザー推定佐藤 悠祐†1 神山 剛†2 福田 晃†2 小口 正人†3 山口 実靖†1†1 工学院大学‡2 九州大学‡3 お茶の水女子大学

1. はじめに計算機の性能が向上し，スマートフォンのユーザーの行動の推定[1][2]などの機械学習を用いてセンサーから得られた値から様々な情報を推定する研究が成果を上げている．本研究では，機械学習を用いた推定のさらに発展した研究として，スマートフォンから取得したセンサー情報よりユーザーを推定することに取り組む．本稿では，この研究の初期段階として 3 軸加速度センサーから取得した情報を用いて歩行しているユーザーが 2 人の候補ユーザーのいずれかであるかを推定する(2 クラスに分類する)ことに取り組む．そして，ソートを用いる手法を提案し，性能評価により有効性の検証を行う．

2. 関連研究
Kobayashi らは，スマートフォンに搭載されている加速度センサーや GPS を用いてユーザーの動作を確認する手法を提案している[1]．
Song らは，3 軸方向加速度センサーを含むウェアラブルなセンサーモジュールを用いて特に高齢者の行動を認識する手法を提案している[2]．
しかし，既存の研究では使用者の同定は達成されていな
い．

3. 提案手法
本章にて，加速度センサーから取得した加速度の値からユーザーを推定する手法を提案する．
3.1 推定対象
被験者には安全な場所でスマートフォンを手に持って歩行することを(歩きスマホ)を依頼し，この状態で加速度センサーより値を得る．そして，ある 2 名(ユーザー1，ユーザー2 と呼ぶ)のうち片方の加速度データをシステムに入力し，それがいずれのユーザーのものであるかを推定する(2 クラス分類)する．
3.2 手法の概要
本節にて，加速度データからユーザーを推定(2 クラス分類)する手法を提案する．提案手法は 3 つの段階で構成されている．第 1 段階では，各被験者のセンサー情報を取得する．本稿では，Google API を用いて加速度センサーの情報を取得している．第 2 段階では，上記のデータをトレーニングデータとして機械学習による学習を行い，モデルを作成する．説明変数は 4.3 節で後述するソートした加速度データであり，目的変数はユーザー1 もしくはユーザー2 である．機械学習としては DNN を用いる．第 3段階では，テストデータを入力し，ユーザー1 あるいはユUser estimation by 2-class classification based on data ofacceleration sensors in smartphone†1Yusuke Sato, Saneyasu Yamaguchii, Kogakuin University†2Takeshi Kamiyama, Akira Fukuda, Kyushu University†3Masato Oguchi, Ochanomizu University

図 1 加速度値を分割するブロックについてーザー2 に分類する．
3.3 ソートした加速度データ
本節にて入力に用いるソートした加速度データについて説明する．
初めに図 1 に示すように，加速度データをブロックという単位に区切る．このブロックは 1 つにつき 2 秒間(200サンプル)の 3 軸方向の加速度とその絶対値が含まれている．続いて，各ブロックの加速度値を昇順にソートし，これを「ソートした加速度」とする．歩行の周期性の位相がブロック毎に異なるため，ソートして必ず前の次元に大きな値が来るデータとしている．

4. 性能評価
本章にて，性能評価を行う．20 人の被験者からデータを収集した．全ての被験者に加速度の取得と記録をするアプリケーションがインストールされた 1 台のスマートフォンを持たせ，計測を実施した．被験者はスマートフ
ォンを手に持って画面を見ている状態で 20～30 メートルの平坦で直線的な道を歩行した．歩行は安全な屋内にて補助者が見守りながら行い被験者の安全を確保した．被験者は全員 18 歳以上 22 歳以下の大学生である．
評価では，20 人の被験者を 2 人ずつの被験者が含まれる 10 のグループに分割し、全てのグループでクロスバリデーションを用いた．各グループのブロック数(サンプル数)は 28, 27, 27, 27 23, 28, 32, 23, 29, 27 であり，それぞれのクロスバリデーション分割数は 14, 9, 9, 9, 23, 14, 16, 23,29, 9 である．使用した DNN の入力層は 1 ブロック分のソートした加速度値(x 軸方向，y 軸方向，ｚ軸方向，絶対値のうちの 1 種類)100 次元、中間層(隠れ層)は 10~90 次元，出力は 0 もしくは 1(ユーザー1 とユーザー2 に対応)の 1 次元である．使用した DNN 実装は Tensor Flow 1.4.0，活性化関数はシグモイド関数，最適化関数は Adam，誤差関数は交差エントロピーである．
計測には Nexus 5x を用いた．インストールされているセンサー値を取得するためのアプリケーションは，20 ms毎にセンサー値を取得する．計測結果の最初と最後には，スマートフォンを操作しており歩行中でない時間帯にお3-193

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図 2. 三軸方向，絶対値それぞれの正解率

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図 3. 中間層の次元数別正解率ける計測値が含まれているため、取得したデータの最初の 2[s]と最後の 2～4[s]のデータを除外している．
図 2 に．三軸方向，絶対値それぞれを用いて分類を行った場合の正解率を示す．この時の中間層は 40 次元である．この図から X 軸方向、Y 軸方向の値を使用した場合は正解率が高く、Z 軸方向の値と絶対値を用いた場合は正解率が低いことが分かる．図 3 は中間層の次元数別の正解率を示しており，10~90 次元の間で次元数を変化させても，正解率に大きな変化が無い事が分かる．図 4 は中間層 40 次元の三軸方向，絶対値それぞれのグループ別正解率を示しており，上から順番に X 軸方向の値，Y 軸方向の値，Z 軸方向の値，絶対値をそれぞれ用いたものである．X 軸方向，Y 軸方向の値を使用した場合は正解率が高いグループが多く，Z 軸方向，絶対値の値を使用した場合は正解率が低いグループが多いことが分かる．

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[1] Arei Kobayashi, Shigeki Muramatsu, Daisuke Kamisaka,Takafumi Watanabe, Atsunori Minamikawa, Takeshi Iwamoto,and Hiroyuki Yokoyama. Shaka: User movement estimationconsidering reliability, power saving, and latency using mobile

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5. おわりに
本稿では，スマートフォン搭載の加速度センサーから得られた値を DNN により学習し，2 クラス分類のユーザー推定を行う手法を提案した．そして、性能評価によりその性能を評価した．
今後は 3 クラス以上の分類によるユーザー推定の性能の評価を行う予定である
謝辞
本研究は JSPS 科研費 15H02696, 17K00109, 18K11277 の助成を受けたものである．
本研究は，JST，CREST JPMJCR1503 の支援を受けたものである．
参考文献

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図 4. 三軸方向，絶対値それぞれのグループ別正解率
phone. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems,
Vol. E94-D, No. 6, pp. 1153--1163, 2011.
[2] S. k. Song, J. Jang and S. Park, "A Phone for Human Activity
Recognition Using Triaxial Acceleration Sensor," 2008 Digest ofTechnical Papers - International Conference on Consumer
Electronics, Las Vegas, NV, 2008, pp. 1-2. doi:
10.1109/ICCE.2008.4587903

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