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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-02-27 16:25 オンライン逐次学習による時系列予測モデルを用いた人間の異常行動検出 ○佐久間拓哉・松谷宏紀（慶大）  CPSY2019-95 DC2019-101 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では HAR(Human Activity Recognition) と異常検知を組み合わせた、人間の異常行動を検出に着 目する。近年注目される深層学習は事前学習を前提としているが、人間のモーションデータは非定常であり、あらゆ る環境に適応できるデータを収集することが困難である。さらに、通信コストを考慮するとデバイス上で直接推論で きることが望まれるが、深層学習モデルは計算コストが大きいためセンサデバイス上での運用に向いていない。そこ で本論文ではオンライン逐次学習アルゴリズムである、RLS-ESN(Recursive Least Square Echo State Network) と時 系列予測を組み合わせた異常検知手法を利用することで、軽量かつ高い精度で HAR の異常検知を行う方法を提案す る。本論文ではこのアルゴリズムに対して、実環境上で収集されたモーションデータを適用し、実際に深層学習モデ ルに匹敵する検出能力があることを示した。さらに、類似アルゴリズムである OS-ELM(Online Sequential Extreme Learning Machine) と比較して、パラメータに対してある程度頑健であることを示した。また、本論では非定常データ である人間のモーションデータに対応した異常スコアの算出方法を提案し、HAR における異常検知タスクに適するこ とを示す。そして、このアルゴリズムを Verilog HDL 言語によって実装し、ハードウェア用実装においても OS-ELM と比較して 1.25 倍程度の面積増加率で抑えられることを示す。 |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 異常検知 / エッジコンピューティング / HAR / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 428, CPSY2019-95, pp. 35-40, 2020年2月. | |
| 資料番号 | CPSY2019-95 | |
| 発行日 | 2020-02-20 (CPSY, DC) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | CPSY2019-95 DC2019-101 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC IPSJ-SLDM IPSJ-EMB IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2020-02-27 - 2020-02-28 |
| 開催地（和） | 与論町中央公民館 |
| 開催地（英） | Yoron-cho Chuou-Kouminkan |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2020 |
| テーマ（英） | ETNET 2020 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2020-02-CPSY-DC-SLDM-EMB-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | オンライン逐次学習による時系列予測モデルを用いた人間の異常行動検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Activity Outlier Detection Based on Online Sequential Learning for Time Series Prediction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / |
| キーワード(3)（和/英） | エッジコンピューティング / |
| キーワード(4)（和/英） | HAR / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐久間 拓哉 / Takuya Sakuma / サクマ タクヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani / マツタニ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-02-27 16:25:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2019-95, DC2019-101 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.428(CPSY), no.429(DC) |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-20 (CPSY, DC) |
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