| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2015-08-20 10:20
マイクロ波センサによる機械学習に基づいた高精度な非接触型活動量計の検討 ○平本美智代・前野蔵人(OKI) SIP2015-58 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では,宅内にこもりがちな高齢者の長期的な健康維持を目的とし,センサを装着することなく高精度に身体活動量(METs: metabolic equivalents)が計測可能な方式の提案と精度検証を行った.非接触型センサでMETsを推定するため,人の微細な動きから大きな身体動作まで計測可能なマイクロ波ドップラーセンサを利用し,その信号から抽出された身体の動きに関連した特徴量と呼気ガス分析器で計測されたMETs用いて機械学習により非線形回帰モデルを構築した.宅内での生活動作に対して,その回帰モデルを評価した結果,携帯型加速度センサと同程度の誤差傾向が示された. |
| (英) |
We have studied a high-precision activity meter without any wearable devices for the elderly who intend to stay at their house all day and to likely be sick gradually. Doppler Microwave sensor can sense from minute moments like a human breathing to body movements. We have applied machine learning technique to build a regression model which relates Doppler signals to METs (metabolic equivalents), then examined its prediction accuracy for daily activities. As a result, the accuracy was similar to an accuracy of a wearable device. |
| キーワード |
(和) |
マイクロ波 / メッツ値 / 機械学習 / 回帰 / 活動量計 / / / |
| (英) |
Microwave / METs / Machine Learning / Regression / Activity Meter / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 182, SIP2015-58, pp. 41-46, 2015年8月. |
| 資料番号 |
SIP2015-58 |
| 発行日 |
2015-08-12 (SIP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SIP2015-58 |