動作認識モデルの汎化性能を向上させるためには，多様な動画を用いた学習が重要である．しかし，データセットごとに動作ラベルの定義が異なるため，複数データセットの統合利用が困難であり，汎化性能の高いモデル学習が阻害されている．本研究では，常識知識グラフConceptNetを活用した動作ラベル間の等価関係自動構築手法を提案する．提案手法は，動作ラベルと概念ノードのリンキング，RDF化，SPARQLによる関係抽出で構成される．実験の結果，人手定義に対してF値0.750を達成し，構築した関係に基づくデータ拡張により動作認識精度が最大3.33ポイント向上することを確認した．

動作認識は，コンピュータビジョン分野における重要な研究課題の一つである．近年の深層学習モデルの発展と，大規模な教師あり学習データセットの整備により，動作認識の精度は着実に向上してきた．一方で，実環境への応用において，動作認識器の汎化性能の向上が重要な課題となっている．データセットごとに撮影環境や視点が異なるため，あるデータセットで高い性能を示す認識器が，別のデータセットでは十分な性能を発揮できないことが多い．また，動作ラベルの定義もデータセットごとに異なるため，複数のデータセットを横断して学習することや，既存モデルを新しいデータセットへ適用することは容易ではない．この問題に対して，メタ動作認識データセットMetaVD[1]では，複数のデータセット間における動作ラベルの関係性を人手で定義し，それを活用することで認識器の汎化性能を向上させている．一方で，複数データセット間の動作ラベルの関係性を人手で定義することには，二つの重要な課題が存在する．第一に，データセットの規模が大きいため，全てのラベル間の関係を人手で定義するには高いコストを要する．第二に，人手による判断では，ラベル間の関係を見落とす可能性がある．これらの課題に対して，本研究では常識知識グラフを活用した動作ラベル間の等価関係の自動構築手法を提案する．具体的には，常識知識グラフの一つであるConceptNet[2]を用いて，複数データセットに含まれる動作ラベルを統合することで，動作ラベル間の等価関係を自動的に抽出する．ConceptNetは，日常的な概念とその関係を大規模に収録したグラフ構造のデータベースである．これを活用することで，異なる定義方法の動作ラベルを，共通の概念ノードを介して対応付けることが可能となる．