情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

屋内環境におけるドップラーセンサを使用した
非接触型行動認識手法
三崎 慎也1,a)

馬越 圭介1

松井 智一1

Hyuckjin Choi1

藤本 まなと1

安本 慶一1

概要：近年，センシング技術の発展に伴い，省エネ家電制御等の日常生活をサポートする様々なサービスの実現が期待されている．このようなサービスを実現するには，多種多様な生活行動を正確かつ安価に認識できることが重要である．しかし，従来の焦電型赤外線センサや電力計などの設置型センサを使用した研究では，センサを様々な場所に設置する必要があり，コストが掛かる（課題 1）．また，「読書」といった，家電製品を使用せず，場所に関係なく行われる生活行動，いわゆる，場所非依存行動を正確に検出・認識することは難しい（課題 2）．ウェアラブルデバイスを使用する手法では，被験者に装着負担が生じるといった課題があり（課題 3），カメラを使用した手法では，プライバシ侵害が課題となる（課題 4）．本研
究では，課題 1 から課題 4 の全てを解決することを達成するため，生活行動ごとの動作速度の違いを取得
し，それらを特徴量に加えることで，場所非依存行動を認識できる手法を提案する．具体的には，ドップ
ラーセンサから得られたデータから周波数特性を取得し，最も振幅値の大きい周波数を用いて動作速度を算出する．提案手法の有効性を示すため，被験者 10 人の異なる 6 つの行動（スマートフォン操作，PC 操
作，読書，書き作業，食事，静止）を 5 セッションに分けてセンサデータを収集した．その後，それらのデータから行動認識モデルを構築し，リーブワンセッションアウトの交差検証とリーブワンパーソンアウ
トの交差検証によって評価した．その結果，リーブワンセッションアウトの交差検証では，被験者の中で最も高かった平均認識精度は，95.7%となり，被験者 10 人の平均は 81.0%となった．リーブワンパーソン
アウトの交差検証で，同じ行動でも人によって動作方法が大きく異なり，動作速度に応じた周波数を出力するドッブラーセンサの特性から平均認識精度は，42.1%と低くなった．
キーワード：生活行動認識，ドップラーセンサ，機械学習

A Non-contact Activity Recognition Method Using Doppler Sensors inIndoor Environments
Shinya Misaki1,a)

Keisuke Umakoshi1 Tomokazu Matsui1
Manato Fujimoto1 Keiichi Yasumoto1

1. はじめに

Hyuckjin Choi1の分野において，主に扱われる屋内コンテキスト情報は，ユーザの位置や行動，ドアの状態，使用電力による家電操センサ技術の進展に伴い，小型軽量で装着負担の小さい作等である．これらの屋内コンテキスト情報を使用した行

ウェアラブルデバイスや，環境発電で動作するセンサが普動認識システムによって，QoL（Quality of Life）の向上及したことにより，人の行動を認識する研究が多く取り組を目的とした居住者の生活をサポートするサービスや高齢まれている．ユビキタスコンピューティングの行動認識

者の見守りシステムの実現等，幅広い分野への応用が期待1a)

奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
Graduate School of Science and Technology, Nara Instituteof Science and Technology
misaki.shinya.mq9@is.naist.jp

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝されている．そのため，一般家庭への普及を考慮すると，居住者の多種多様な生活行動を安価かつ正確に認識する必
要がある．

1

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宅内における生活行動認識に関する研究は，これまで多識手法が多数提案されている [4], [6], [7]. カメラを用いた数提案されている．例えば，中川ら [1], [2] の手法では，超多くの行動認識手法では，画像処理を用いてカメラで録画

音波高精度屋内位置測位システムの位置情報と，家電製品した映像を解析し，スマートホーム内におけるユーザの行の消費電力情報を特徴量として使用した，機械学習による動を認識する．Uddin ら [4] は，カメラ映像と画像処理によ行動認識手法を提案している．この手法では，調理やテレり，スマートホーム内の生活行動認識手法を提案している．

ビ視聴などの生活行動については，79.4%と高精度な認識

シミュレータと深度カメラの情報を利用し，歩行や料理，を実現している．しかし，位置情報や消費電力を取得する

横になるなどの 5 つの行動を 96.5%の精度で認識できる．

には，大量のセンサを設置する必要があるため，コストがPirsiavash ら [7] は，一人称カメラ画像を用いた行動認掛かる（課題 1）．また，読書やスマートフォン操作などの識を提案している．被験者 20 人にウェアラブルカメラを家電を必要としない，どの場所でも起こりうる行動（場所

胸部付近に装着させ，データ収集を行い，18 種類の宅内行

非依存行動）の認識精度は 28.0%と低く，正確に認識する動を認識するモデルを構築している．この手法では，教師ことが難しい（課題 2）．

ラベル付き画像データベースである ImageNet および，実

課題 2 を解決するためのアプローチの一つとして，生活験時に収集された画像を使用して，動画中の物体を認識し行動時に発生するモーションの違いを利用する手法が挙げている．動画中に登場する物体と，その時に行われている

られる．Lara ら [3] は，4 つの行動（歩く・座る・走る・寝行動ラベルを紐づけることで学習モデルを構築しており，る）を，ウェアラブルデバイスを用いて加速度データを収

物体認識が正確であると仮定すると，77.0%の精度で行動集・解析することで，90.0%以上の精度で認識できること認識が可能であると示している．

を示している．しかし，これらの手法では，ユーザは，セしかし，これらの手法では，居住者のプライバシを侵害

ンサを装着する必要があるため，負担が大きい（課題 3）．

する恐れがある．また，カメラを用いて詳細な行動認識を

また，Uddin ら [4] は，カメラ映像と画像処理により生行うには，複数のカメラの設置や，各カメラと分析サーバ

活行動を認識する手法を提案しており，スマートホームにを接続するためのケーブル配線が必要である等，設置コス

おいて，5 つの行動を 96.5%の精度で認識できることを示

トが高い．

している．しかし，カメラを用いた手法は，居住者に対して「監視されている」という不安感を与える可能性が高く，
プライバシを侵害する恐れがある（課題 4）．

2.2 ウェアラブルデバイスを使用した行動認識
ウェアラブルデバイスを用いて行動認識を行う手法も多本研究では，課題 1 から課題 4 を解決するため，ドップ

数提案されている．[3], [8], [9], [10]．Bao ら [8] は，被験者ラーセンサを用いた生活行動認識手法を提案する．ドップ

20 人にウェアラブル加速度センサを左腕，右手首，腰，左ラーセンサは，送信波と受信波の位相差が対象の移動速度

大腿部，右足首の計 5 か所に装着し，テレビ観賞，掃除，に応じた周波数となるセンサであり，動体検知センサの中仕事などを含む計 8 種類の生活行動を認識する手法を提案

でも検出距離が 10 m 程度と比較的長いことが知られていしている．機械学習アルゴリズムとして決定木を使用した

る．したがって，ドップラーセンサの出力信号と周波数成結果，84.0%の精度で生活行動を認識できることを示して分を解析することで，食事や読書などの生活行動によっている．

生じるモーションの違いを認識できる．周波数成分は，あEspinilla ら [9] は，被験者としてアルスター大学の学生

る時間区間の信号に FFT（Fast Fourier Transform）を適

141 人の右手首，左手首に三軸加速度センサを装着し，6 種用することによって収集する．

類のシナリオを認識するモデルを構築している．サンプリ

提案手法では，ドップラーセンサの出力信号と周波数成ングレートを 51.2Hz としてデータ収集を行い，平均，最分に対して，関連研究で報告されている特徴量 [5] と対象

大値，最小値など一般的な特徴量を含む計 27 種類の特徴の移動速度を抽出し，機械学習によって生活行動を認識す量を抽出している．学習アルゴリズムは，単純ベイズ，kる．その結果，行動系列をいくつかのセッションごとに分近傍法，決定木，多層パーセプトロン，サポートベクター

けて評価する，リーブワンセッションアウトの交差検証でマシン（SVM）を採用し，10 分割交差検証によって評価は，被験者の中で最も高くなった平均認識精度は 95.7%としている．この結果，k 近傍法を用いた場合が最も精度がなり，被験者 10 人の平均は 81.0%となった．各行動を被高く，93.7%での認識を達成している．

験者ごとに分けて評価する，リーブワンパーソンアウトの交差検証では，平均認識精度は 42.1%となった．

2. 関連研究2.1 カメラを使用した行動認識
代表的な行動認識の手法として，カメラを用いた行動認

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝

Amft ら [10] は，3 軸加速度センサ，ジャイロセンサ，地磁気センサを腕に，マイクを耳に装着する，ダイエットのための自動食事モニタリングシステムを提案している．腕に装着したセンサでは，食べ物を口に持っていくジェス
チャーを認識し，耳に装着したマイクでは，咀嚼音を検知することで被験者が現在何を食べているのかまでを識別で2

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き，詳細な食事行動の認識を行うことが可能となっている．

2.4 ワイヤレスセンシング機器を利用した行動認識

これらのウェアラブルデバイスを用いた行動認識手法でRFID や WiFi などの電波から得られる波形の周波数は，多くのデバイスを身体に装着する必要があるため，被特性を使用し，行動認識を行う手法が多数提案されてい験者に装着負担を与えてしまうため，長期間行われる生活

る [12], [14], [15], [16], [17]．Yanwen ら [18] は，RFID を行動認識には適していない．

使用し，行動認識のための非接触反射モデルを構築した．
動的時間伸縮法 (DTW) アルゴリズムを使用して位相波形

2.3 タグレス行動認識
各種家電の使用情報やセンサから得られた位置情報を使用することで行動認識を行う手法が多数提案されている．

の類似性を定量化し，特徴量を抽出することで，8 つの行
動（立つ，座る，手を上げる，手を下げる，転ぶ，歩く，回る，起き上がる）を 93.5%の精度で認識できる．

中川ら [1] は，超音波高精度屋内位置測位システムと消費

Kellogg ら [19] は，エナジーハーベストによって駆動す

電力計を利用し，ユーザの位置情報と消費電力を収集してる RFID タグを使用し，スマートフォンなどのデバイスでいる．それらに対して，特徴を抽出し，機械学習モデルをフリックやプッシュなどの 8 つのジェスチャーを取得し，構築している．その結果，10 種類の行動（料理，皿洗い，

平均で 97.0%の精度で認識可能なシステムを構築している．

入浴，読書，風呂掃除，ゲーム，スマホ操作，洗濯，個人

しかし，RFID を使用したシステムでは，RFID タグを身衛生，何もしない）を 79.7%の精度で認識できることを示

体に装着する必要があるため，ユーザに装着負担を与えてしている．しかし，この認識手法では， 特定の場所で行わしまう．

れる行動もしくは電力を消費する行動は，精度が高くなる

Wang ら [20] は，1 つのアクセスポイントと少数の WiFi

が，それ以外の行動は精度が低くなる．特に，不特定の場

デバイスを設置し，デバイスフリーでリビングから浴室へ所かつ電力を消費しない読書やスマートフォン操作などのの移動や書斎からリビングへの移動などの 8 つの部屋間移行動は認識精度が低くなるという課題がある．

動や料理や皿洗い，勉強など 9 つの日常生活行動を 96%でKasteren ら [11] は，ドアセンサ，引出センサ，圧力マッ検出可能である．しかし，WiFi を使用したシステムでは，ト，浮力センサ，温度センサ，など多数のセンサが設置さ体の大きな動きを取得することはできるが，指の細かい動れたスマートホームにおいて，朝食，昼食，夕食，テレビきを取得するには，被験者の近くに設置する必要がある．

視聴，外出，トイレ，シャワー，洗濯，着替えなどの日常生活行動を認識するシステムを提案している．この提案手

3. 提案システム法の認識精度は最も精度が高かった外出が 98%，最も精度

本研究では，ドップラーセンサから得られる信号を解析の低い朝食行動が 49%である．この提案手法では，多数のし，人物のモーションの違いを捉えることで，生活行動認

行動を認識することができるが，多くのセンサが必要であ識を実現する．次節以降，ドップラーセンサの出力信号のるため導入コストが高く，行動の種類によっては認識精度

増幅回路，測定システム，特徴量抽出，生活行動認識モデが低いという問題がある．

ルの構築について述べる．

Chen ら [12] は，近接センサ，人感センサ，傾斜センサ，
圧力センサ等が設置されたスマートホームにおいて，お茶

3.1 ドップラーセンサ出力信号増幅回路

やコーヒーを入れる，パスタを作る，テレビを見る，入浴

本研究では，ドップラーセンサから出力される微小な信する，手を洗う，などといった複雑な生活行動を 90%以上号を増幅するため，増幅回路の開発を行った．図 1 に開発の精度で認識するシステムを提案している．これは，知識した増幅回路と構成図を示す．はじめに，増幅回路で使用

ベースのオントロジーにより生活行動を認識しているたするオペアンプを NJM4556M へと変更した．これにより，

種多様なセンサを用いているため，導入コストが高いとい

従来の回路 [21] で使用されていた NJM2902 の入力換算雑√Hz が，オペアンプを変更したことによっ√て入力換算雑音電圧が 10nV Hz となり，低くなった．さう問題がある．

らに，抵抗の熱雑音もノイズに関係していることも考えらめ，機械学習を用いた手法のように事前に大量の訓練デー
タを必要としないという利点を持つ．一方，この手法は多音電圧 430nV

Luo ら [13] は，複数の焦電型赤外線センサを部屋の天井れるため，バイアス回路や増幅回路，ローパスフィルタでに設置し，歩行，起立，着席などの 5 種類の行動を認識す

使用している抵抗値も低くし，それに合わせてコンデンサる手法を提案している．しかし，これらの手法では，歩行の容量を調整した．電源部は測定用のマイコンによって，や着席，脚振りなど，比較的動きの大きい行動は容易に認充電される 5V/3.3V 出力付きリチウムイオン電池充電器

識できるが居住者の生活をサポートするサービスを実現さを使用し，給電を行う．これはマイコン側の電源特性で処せるため，重要な食事や読書など，より具体的な生活行動

理を行うと，電力量が一時的に下がってしまい，低周波ノを認識することができない．

イズが直流成分に混じり，ノイズとなって現れるためである．したがって，電源によるノイズを抑えるため，バッテ

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝3

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Amplification circuit
LPF

Doppler
sensor

AMP1

Measurement system

Lithium-ion battery
charger
5V/3.3V output

AMP2

Doppler
sensor

Amplification
circuitMicrocontroller
for measuring(Arduino Mega)

Measurement
systemMicrocontroller
for recording(Raspberry Pi3).CSV

図 1 増幅回路の概要図

図 2

測定システム概要図

リ出力として 5V/3.3V 出力付きリチウムイオン電池充電

対しても特徴を抽出できる．測定時間内は，指定された行器を使用する．

動を行ってもらい，その測定時間内は，指定された行動のみを行ったとしてラベル付けを行った．

3.2 ドップラーセンサ測定システムの構成

3.3.2 特徴量の抽出

ドップラーセンサの出力周波数を fd とし，対象の移動

取得したデータより，対象の行動として設定した 6 つの行

速度を v ，送信周波数を f0 ，センサから見た行動の方向の動を認識するため特徴量を抽出する．まずセンサから得られ角度を θ，光速を c とすると，fd は以下の式によって求めたデータを Time-window ごとに分割する．Time-window

ることができる．

は経験的に 10 秒に設定している．次に，各 Time-window

2vf0 cos θ
fd =
c

(1)

区間ごとに特徴量を抽出する．各 Time-window 区間に出力された生波形から周波数特性を得るため FFT （Fast

今回使用するドップラーセンサの送信周波数 f0 は 24 GHz

Fourier transform）を適用し，周波数特性を求めている．

であり，cos θを 1 とすると，ドップラー周波数 fd は以下

表 1 に特徴量抽出関数を示す．これらの関数は，日常行動のようになる．

認識に関する関連研究 [5] から有効性が示されている関数に

fd = 160v(2)

式 (2) のように，センサの前で 1 m/s の速度で行動を行うと 160 Hz が出力される．そのため，分解能の高いシステ
ムで信号を取得することにより，様々な行動を取得可能でNo.14 と 15 の関数，velocity(s) と maxFreqIndarea(s) を加えたものとなっている．velocity(s) では maxFreqInd(s) で求められた周波数から，式 2 によって速度を求めたものである．maxFreqInd area(s) では測定可能な周波数帯域を 5分割し，分割した周波数帯域の中から最大の振幅値を持っある．しかし，Raspberry Pi3 の処理能力は低いため，サた周波数を特徴とする．また，センサ値が振り切れるなど

ンプリングレートを 500 Hz 以上に上げることができない

によって発生した外れ値の処理として，すべての関数で出ため，本研究では，測定用マイコンとして Arduino Megaを使用し，データロガーとして Raspberry Pi3 を利用する．
図 2 に測定システムの概要図を示す．Arduino Mega は，

Raspberry Pi3 よりもサンプリングレートが高い，1 kHz でデータ測定が可能である．

力された値から四分位数を計算した．そして，75%以上の値が出力されると出力された値の 75%の値に変換し，25%
以下の場合であれば出力された 25%の値に変換している．

3.3.3 行動学習モデルの構築
次に測定を行い，特徴を抽出後，それらを学習データとし機械学習モデルを構築する．本研究では，生活行動認

3.3 生活行動の認識手法
生活行動の認識手法について述べる．生活行動認識は，
トレーニングデータ取得，特徴量抽出，学習モデルの構築，の 3 つのフェーズから構成される．以下に，それぞれのフェーズの概要について述べる．

3.3.1 トレーニングデータ取得
機械学習を行うにあたって，あらかじめ各区間のセンサ

識モデルを構築するため，Python のオープンソース機械
学習ライブラリである，Scikit-learn*1 を使用し，行動認識に良く利用されている分類器（RF: ランダムフォレスト，

ANN: 多層パーセプトロン，DT: 決定木，ET: エクストラ
ツリー，NB: 単純ベイズ，LR: ロジスティック回帰，SVM:
サポートベクターマシン，KNN: k 近傍法）を使用し，比較を行っていく．

データがどの行動に対応するかを示したトレーニングデー
タが必要である．本研究では，3.2 節に示すドップラーセ

4. 評価実験

ンサによる測定システムを使用し，式 (1) の cos θによる
ドップラー周波数の変化を防ぐため，位置と身体の向きを固定し，対象の 6 種類の行動（静止、スマートフォン操作、

ドップラーセンサを用いた宅内行動認識手法の性能を評価するため，図 3 に示すようにセンサを設置し，評価実験を行った．以下に評価実験の目的と実験結果について述

PC 操作、読み書き、食事）の測定を行った．サンプリン
グレートは，1 kHz にすることで，動作速度の速い行動に

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝*1

Scikit-learn : https://scikit-learn.org/

4情報処理学会研究報告
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表 1 特徴ベクトルを計算するための関数リスト
No.

Feature extraction function

Description1mean(s)Arithmetic mean

Type (T: Time, F: Freq.)

Standard deviation

Formula∑s̄ = N1 N
si
√ i=1
∑
2
σ = N1 N
i=1 (si − s̄)2std(s)

3
4

mad(s)Median absolute deviation

mediani (| si - medianj (sj ) |)T, Fmax(s)

Largest values in arraymaxi (si )

T, F

5

min(s)

Smallest value in array

T, F

6

energy(s)Average sum of the square7sma(s1 , s2 , s3 )Signal magnitude areamini (si )1 ∑N
2i=1 siN
1 ∑3 ∑N8

entropy(s)Signal Entropy9iqr(s)

Interquartile range

Q3(s) − Q1(s)

T, F

10

autorregresion(s)4th order Burg Autoregression coeﬃcientsa = arburg (s, 4) , a ∈ R4

T11

skewness(s)Frequency signal Skewness

E[( s−s̄
)3 ]
σ

F

12

kurtosis(s)Frequency signal Kurtosis

E[(s − s̄)4 ]/E[(s − s̄)2 ]2F

13

maxFreqInd(s)1st to 4th Largest frequency component

argmaxi (si )F

14velocity(s)Target velocity(using value of 1st to 4th Largest frequency component)

maxF reqInd · c/2f0 cos θF

15

maxFreqInd area(s)Largest frequency component In the speciﬁed frequency bandF

16

meanFreq(s)Frequency signal weighted averageargmaxi (si )∑N∑N
i=1 (isi )/ j=1 sj

3
∑
N

i=1

j=1 |si,j |

i=1 (ci log(ci )), ci = si /

T, F
T, F

T, F
∑N

j=1 sj

T, F
T, F

F

N : signal vector length, Q : Quartile, T : Time domain features, F : Frequency domain features., s : Sensor data divided for each time window(10000 samples)

度が高くなった分類器はランダムフォレストとなり，そのdoppler3

中で ID2 の平均認識精度が最も高く，95.7%となった．図２ｍ

doppler2２ｍ

２ｍ

behavior
direction5 に示すように，食事行動が最も平均認識精度が高く，ほか
doppler4２ｍ

doppler1

図 3 実験概要図

べる．

の行動は食事行動よりも低く，同じような認識精度となっている．これは食事行動中は，腕を他の行動と比べて比較的大きく動かしており，センサが被験者の特徴を捉えやすくなったため，認識精度が高くなったと考えられる．図 6の平均認識精度が最も低かった ID6 の混同行列においては，食事行動の認識精度は非常に高くなっていることが分かる．しかし，食事以外の行動では静止状態を読書行動，

4.1 実験目的
本実験では，ドップラーセンサを使用して得られたセン
サデータから表 1 の関数を用いて，時間領域と周波数領域の特徴量を抽出し，複数の分類器により，行動認識モデルを構築した．そして，リーブワンセッションアウトの交差
検証と，リーブワンパーソンアウトの交差検証による認識精度を評価した．リーブワンセッションアウトの交差検証
では，ドップラーセンサが実際に被験者の細かい動きを取得し，認識を行えるかを評価した．リーブワンパーソンア
ウトの交差検証では，人間の行動には個人差が存在するた
め，同じ行動であっても動作速度が違うことが考えられる
ため，対象となる被験者以外の行動データによって認識が行えるか評価するために行った．

4.2 実験結果
4.2.1 リーブワンセッションアウトの交差検証
各被験者ごとに複数の分類器を使用して，構築した識別モデルをリーブワンセッションアウトの交差検証によってスマートフォン，PC 操作と誤認識が多くなっている．これは，食事行動以外は，センサが僅かな腕の動きや指の細かい動きなどを捉えることが難しく，認識精度に影響が出たのではないかと考えられる．

4.2.2 リーブワンパーソンアウトの交差検証
複数の分類器を使用して，構築した認識モデルをリーブ
ワンパーソンアウトの交差検証によって評価した．図 7，

8 に認識精度を棒グラフで比較した結果と各行動ごとの認識率を比較した結果を示す．複数の分類器を比較すると，
ロジスティック回帰が最も認識精度が高く，45.3%となり，次に高い認識精度となったのが LightGBM の 43.2%である．リーブワンセッションアウトの交差検証で評価したときと同様に，食事行動の認識精度が最も高くなり，80.0%以上となったが，食事行動以外の行動は低くなった．図 9のロジスティック回帰の混同行列では，静止状態をスマー
トフォン操作や読書と誤認識することが多い．これは食べ物を口に運ぶ動作が被験者によって差がないため認識精度が高く，逆に読書ではページをめくる速度の違いや，ス評価した．図 4 に認識精度を棒グラフで比較したものを，

マートフォンをスワイプやタッチなどの操作間隔が被験者

図 5 にすべての被験者の各行動の平均認識精度を示す．図によって違うため認識精度が低くなったのではないかと考4 に示されるように，すべての被験者において最も認識精えられる．

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝5

情報処理学会研究報告
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ANN
DT
ET
KNN
LR
LightGBM
NB
RF
SVM

Accuracy

0.8
0.6
0.4

1.0
0.8

Accuracy

1.0

0.6
0.4
0.2

0.2

Sm

Activity

4

0

1

80

Reading

3

0 76 5 10 3

60

Smartphone

3

2

40

Stationary

0 11 20 9 54 4
5

5

8

0 79

Reading

Smartphone

Stationary

Writing

2PC

8 72 12 1

200Predicted Values
ID6 の混同行列

M
SV

RF

80

PC

1 43 12 13 9 20

60

Reading

1 16 25 20 20 14

Smartphone

2 10 13 39 27 6

40

Stationary

020

Writing3

1

0

8 13 36 36 4

4 16 15 16 3 43
Writing

0 93 1

7

Eating 83 3

Stationary0

Smartphone0

Reading0

Eating0cross_val_predict%age confidence

図 8 各行動ごとの認識精度（リーブワンパーソンアウト）

Ground Truth

cross_val_predict%age confidence

EatingGround Truth

Activity

各行動ごとの認識精度（リーブワンセッションアウト）

図 6

itin
g

Ea
ti

ng

itin
g

ry

Wr

tio

na

ne
ho

Sta

Sm

Re

art
p

ad

PC

Ea
ti

ing

0.0

ng

0.0

Writing

NB

0.4
0.2

PC

BM

0.6

0.2

Eating 99 0

htG
Lig

0.8

Wr

0.4

ANN
DT
ET
KNN
LR
LightGBM
NB
RF
SVM

ry

0.6

1.0

na

ANN
DT
ET
KNN
LR
LightGBM
NB
RF
SVM

0.8

LR

図 7 各分類器ごとの行動認識精度 (リーブワンパーソンアウト)

tio

1.0

図 5

KN
N

Classifier

図 4 各被験者ごとの行動認識精度

Accuracy

ET

10

Sta

9

ne

8

ho

7

art
p

6

ing

5

PC

4

Participant_ID

ad

3

Re

2

PC

1

Accuracy

0.0

AN

N

DT

0.0

Predicted Values
図 9 ロジスティック回帰の混同行列

リーブワンパーソンアウトの交差検証によって評価行っ

5. 結論
本論文では，Anguita[5] らによって日常行動認識で有効性が示された関数と，ドップラーセンサで計測されたデータから算出される対象の移動速度を用いた生活行動認識手法を提案した．評価実験では，被験者 10 人に対象行動である静止，スマートフォン操作，PC 操作，読書，書き作業，食事の６つの行動を行ってもらい，測定したデータか
ら特徴量を抽出し，複数の分類器によって認識モデルを構築した．そしてリーブワンセッションアウトの交差検証と

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝た．その結果，リーブワンセッションアウトの交差検証では，最大平均認識精度は 95.7%となり，被験者全員の平均
認識精度は 81.0%となった．一方，リーブワンパーソンア
ウトの交差検証では，平均認識精度は 42.1%と低くなった．
また，どちらの交差検証でも食事行動の認識精度が高く，それ以外の行動は低くなった．食事行動は腕の動きが大きく，人によってあまり差が出なかったため，認識精度が高くなり，他の行動は腕の動きよりも小さい指の細かい動きを取る必要があり，さらに，被験者によって差がでやすい

6

情報処理学会研究報告
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行動であったため認識精度が低くなったと考えられる．
今後の研究では，センサデータに STFT(Short-Time

Fourier Transform) を適用し，ヒートマップにすることで画像化を行う．その後，CNN(Convolutional NeuralNet-[10]work) を用いて行動認識モデルを構築し，センサの位置に依存しない行動認識システムの構築が行えるか検討する．

[11]

さらに，評価実験では，ユーザの位置を固定してデータ収集を行ったが，ユーザの位置が変化した場合でも，行動認識を行えるシステムの構築を行っていきたい．
[12]

謝辞
本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 JP20H04177 お よ び

JP19H05665 の助成を受けたものです．
[13]

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

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