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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-27 17:35 ［ポスター講演］推論モデルの動的組み合わせによる実世界認識システム ○田谷昭仁・下田功一・戸辺義人（青学大）  SeMI2021-6 |
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| 抄録 | （和） | IoT（Internet of Things）端末や多様なセンサが搭載されたウェアラブル端末を使って， 実空間の物理量をデータとして取得することが容易になった．これらを機械学習で学習されたモデルや古典的な信号処理により抽象的な情報へと変換することで，実空間の事象の認識が可能になる．しかし，このような認識プロセスをシステム化する際はあらかじめ定められた事象のみを対象を認識できるように設計され，柔軟性に課題がある．本稿では，任意の実空間の情報を認識するための柔軟なシステム RW-DynRec（Real-World Dynamic Recognition System）を提案する．手法として，あらかじめ複数の単純な情報認識モデルを用意しておき，利用者の質問に対して動的にモデルを組み合わせて複雑な情報の認識を可能とするフローを生成する．組み合わせ対象である認識モデルを増やすことで対応可能な質問が増え，結果としてシステムの柔軟性が向上できる．本稿では，フロー生成アルゴリズムおよび，同じ事象の認識結果を予測するフローの合成手法を示す．また，マッチングによる逆方向の推論手法も提案する．例えば，複数の部屋のカメラ映像とウェアラブルデバイスの信号から行動予測を行うことで，どの部屋に誰がいるか，という質問に対する回答が可能になる．実験評価では行動認識における提案システムの分類精度を示し，フローの合成手法によって精度がされることを示す． |
| （英） | Internet of things (IoT) and wearable devices make it easy to obtain physical quantities. These values are used to recognize events in real world by machine learning (ML) and signal processing. However, in spite of the development of ML algorithms of real-world recognition, ML models can recognize only predetermined events included in training datasets. This paper proposes a flexible real-world dynamic recognition system (RW-DynRec), which realize comprehensive information transformation from real space to cyber space. RW-DynRec answers any user’s question about real space by dynamically combining models and signal processing algorithms. The combined models are called function flows, in which sensor data are transferred and recognition results are outputted. This paper shows algorithms of flow generation, multiple flow aggregation, and reverse inference by matching algorithm. Experiment of human activity recognition is conducted, and its results show that the aggregation algorithm improves prediction accuracy. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 行動認識 / Cyber Physical System / / / / / |
| （英） | Machine learning / Human activity recognition / Cyber physical systems / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 41, SeMI2021-6, pp. 27-32, 2021年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2021-6 | |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2021-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-MBL IPSJ-DPS IPSJ-ITS |
| 開催期間 | 2021-05-27 - 2021-05-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2021-05-SeMI-MBL-DPS-ITS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 推論モデルの動的組み合わせによる実世界認識システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real-World Dynamic Recognition by Combining Machine Learning Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 行動認識 / Human activity recognition |
| キーワード(3)（和/英） | Cyber Physical System / Cyber physical systems |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 田谷 昭仁 / Akihito Taya / タヤ アキヒト |
| 第1著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下田 功一 / Koichi Shimoda / シモダ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸辺 義人 / Yoshito Tobe / トベ ヨシト |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-27 17:35:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2021-6 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.41 |
| ページ範囲 | pp.27-32 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-20 (SeMI) |
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