情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

1B08
2021/3/10

人間行動加速度データのサンプリング周波数推定手法の提案
梶原大暉1,a)

村尾和哉1,2,b)

概要：本研究では，3 軸加速度センサの時系列データのみからサンプリング周波数を推定する手法を提案する．動作区間抽出，3 軸加速度の合成値計算，標準化を行い，事前にデータとサンプリング周波数のペアを学習した回帰モデルを構築し，サンプリング周波数が未知の加速度センサデータを入力としてサンプリング周波数を推定する．行動認識分野で公開されている複数のデータセットを用いて評価を行う．評価実験より，HASC コーパスでは誤差 2.2%，OPPORTUNITY では 6.1%の誤差で周波数を推定できた．

1. はじめにシステムの消費電力を低減させる手法を提案している．また，サンプリング周波数の低下によって生じる欠損データスマートフォンやウェアラブルデバイスから取集されたを補完することでサンプリング周波数を一定に保っている．

加速度センサデータは，人間行動認識，移動手段認識，歩しかし，こららの研究はサンプリング周波数が既知である数計測などさまざまな分野に応用されている．このようなことが前提である．長谷川ら [1] は，行動認識を行うモデ応用の基盤として，フィルタリング，特徴量抽出，機械学ルとサンプリング周波数の分別を行うモデルに分岐し，そ習などのセンサデータ処理技術が存在するが，これらの処れぞれが敵対的学習を行うことで，周波数に非依存な行動理技術を適用するには入力される加速度センサデータの取認識モデルを提案しているが，サンプリング周波数を推定得状況に関する情報が必要である．一般的に，取得状況とできればさまざまな既存手法をそのまま利用できる．

して，センサに関する情報，ユーザに関する情報，環境に本研究では，3 軸加速度センサの時系列データのみから関する情報がある．センサに関する情報として，センサ取サンプリング周波数を推定する手法を提案する．動作区間

得レンジ，単位，サンプリング周波数，センサ装着向き，抽出，3 軸加速度の合成値計算，標準化を行い，事前にデーセンサ装着場所などがある．ユーザに関する情報として，タとサンプリング周波数のペアを学習した回帰モデルを構

年齢，性別，国籍，身長，体重，履物などがある．環境に築し，サンプリング周波数が未知の加速度センサデータを関する情報として，日時，場所，屋内屋外，路面状況，天入力としてサンプリング周波数を推定する．

候，乗り物などがある．環境およびユーザに関する情報は一般的には未知である想定である．これに対して，センサ2. 提案手法

に関する情報は，それらの情報を推定する研究が行われて本研究では加速度データを対象とし，センサデータはいたり，容易に推定可能であるが，サンプリング周波数にファイルに一旦格納されたあとにオフラインで処理する環関しては推定する手法が提案されていない．サンプリング

境を想定する．また，周波数が未知のセンサデータが保存

周波数は加速度データのフィルタリングや特徴量抽出に必されたファイルから 3 軸加速度値のみを読み込むため，タ須のパラメータである．

イムスタンプやサンプリング間隔など時間に関する情報は加速度センサや角速度センサなどの慣性センサを用いた使用しない．

人間行動認識に関する研究は，今までに数多く行われている．Kwapisz ら [3] はスマートフォンに内蔵されている加2.1 静止区間の除去

速度センサを用いることで，歩く，走る，階段を上がるな

はじめに，静止している区間のセンサ値は一定になり，どの 6 種類の動作を認識している．中島ら [2] は，加速度周波数の推定には不要であるため，x 軸，y 軸，z 軸の加速センサのサンプリング周波数を制御することで，行動認識度データ ax ，ay ，az を読み込み，静止区間のデータを除12a)b)

立命館大学大学院情報理工学研究科
科学技術振興機構さきがけ
daiki.kajiwara@iis.ise.ritsumei.ac.jp
murao@cs.ritsumei.ac.jp© 2021 Information Processing Society of Japan

去する．具体的には，読み込まれた加速度データの長さがN サンプルであるとき，x 軸 ax の N サンプルすべての平∑N
i=0 axi を求める．同様に加速度 ay ，az から

均 mx = N1218

情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

1B08
2021/3/10

my ，mz を得る．センサ値のスケールが不明であるが，十分に長い加速度データ全体の平均をみると重力加速度（1G）に近い値になるという仮定を置いており，mx ，my ，mz か√ら，重力加速度の推定値 m̂ = mx 2 + my 2 + mz 2 を求め√る．そして，各時刻の合成加速度 ai = axi 2 + ayi 2 + azi 2が 2m̂ 未満の時刻が 512 サンプル以上連続したとき，その区間の加速度データを静止区間として除去する．

2.2 加速度の合成，標準化，ウィンドウ分割
静止区間が除去された 3 軸の加速度 a′xi ，a′yi ，a′zi から√
a′i = a′xi 2 + a′yi 2 + a′zi 2 を得る．さらに，a′i を m̂ で割る

図 1

ことで，重力加速度が 1 になるように標準化を行う．a′i を作成したニューラルネットワークの構造

表 1 サンプリング周波数の推定誤差
データセットHASC OPPORTUNITY

512 サンプルごとにオーバーラップ無しでデータを分割し，512 サンプルごとにサンプリング周波数の学習および推定予測誤差

2.2%

6.1%を行う．分割されたデータに対して，高速フーリエ変換を行いパワースペクトルを得る．高速フーリエ変換後の波形た．学習時のバッチサイズは 2,000，エポック数 20,000 とは中央を軸として左右対称となるため，出力の次元数の半した．また，オリジナルのデータセットに含まれるデータ分の 256 次元のデータを特徴量として用いる．のサンプリング周波数はバリエーションが少ないため，もとの周波数の 1/2 倍と 1/3 倍にダウンサンプリングを行

2.3 周波数推定

い，サンプリング周波数の種類を増やした．評価指標は，説明変数を加速度のパワースペクトル，目的変数をサン

推定結果の周波数を P ，正解の周波数を T とすると，推プリング周波数としてニューラルネットワークを作成す

定誤差 E = (|P − T |/T ) × 100 とした．E の値が小さける．作成したネットワークを図 1 に示す．入力の次元数

れば，推定結果の周波数と正解結果の周波数の誤差が少な

は [1, 256] である．本研究で作成したネットワークは畳みく，正しく推定できていることを意味する．表 1 に 2 つ込み層が 13 層，プーリング層が 5 層，全結合層が 2 層ののデータセットの推定誤差を示す．HASC の推定誤差はニューラルネットワークである．畳み込み層のカーネルサ

2.2%，OPPORTUNITY の推定誤差は 6.1%であった．どイズは 32 が 2 つ，64 が 2 つ，128 が 3 つ，256 が 6 つでちらのデータセットに対しても小さい誤差でサンプリングある．全結合層の隠れ層の数は 1,024 であり，出力層には周波数を推定できた．

nn.hardtanh を用いる．nn.hardtanh は，任意の引数 A，B（A > B ）を設定し，入力の値 X に対して X > A ならば4. おわりにA，X < B ならば B，それ以外なら X を返す．出力層は本研究では，事前にデータとサンプリング周波数のペア予測する周波数の範囲であり，A が最大値，B が最小値をを学習した回帰モデルを構築し，サンプリング周波数が未意味する．本研究では，A = 1000，B = 0 と設定した．ま知の 3 軸加速度センサデータを入力としてサンプリング周た，損失関数には平均絶対誤差を用いる．学習時は Adam波数の推定を行った．評価実験より，HASC コーパスではを用いてパラメータを更新する．

誤差 2.2%，OPPORTUNITY では 6.1%の誤差で周波数を

3. 評価
HASC コーパスと OPPORTUNITY の 2 種類のデータセットで提案手法の性能を評価する．いずれも行動認識推定できた．
謝辞 本研究は，科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業さきがけ（JPMJPR1937）の支援を受けたものである．
ここに記して謝意を表す．

用のデータセットで，ユーザの体に加速度，角速度，地磁気などのセンサを装着または所持した状態で日常行動を参考文献行ったときのデータである．評価実験は同一データセット[1]

内で学習データとテストデータに分割して評価を行った．

HASC コーパスは被験者を 3 分割し，1 組をテストデータ，[2]

残りの 2 組を学習データとする 3-fold 交差検証を行った．

OPPORTUNITY は被験者を 4 分割し，1 組をテストデータ，残りの 3 組を学習データとする 4-fold 交差検証を行っ© 2021 Information Processing Society of Japan[3]長谷川達人, 木村洋文: 敵対的訓練を用いたサンプリン
グ周波数の相違に頑健な行動認識, DICOMO2020, pp.
534–543 (2020).
中島悠貴, 村尾和哉, 寺田 努, 塚本昌彦: サンプリング制御とデータ補完による行動認識システムの省電力化手法, 情報処理学会論文誌, Vol. 52, No. 8, pp. 2455–2466 (2011).
Jennifer R. Kwapisz, Gary M. Weiss, Samuel A. Moore:
Activity Recognition using Cell Phone Accelerometers,
SIGKDD Explorations, Vol. 12, No. 2, pp. 74–82 (2010).

219