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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 16:00 能動学習を用いた加速度センサと心拍センサによる転倒検出法 ○陳 鳴龍・吉田政望・野口 拓（立命館大）  CQ2024-109 |
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| 抄録 | （和） | 高齢者の転倒は深刻な社会問題であり，既存の転倒検出手法はウェアラブルデバイスの誤検知や視覚デバイスのプライバシー問題などの課題がある．本研究では，衣服に組み込まれた加速度センサと心拍センサを使用し，心臓に近い位置にセンサを配置することで高品質なデータを取得し，フィルタ法とラッパー法で特徴量を選択，能動学習を活用して最適なデータを逐次選択することで高精度な転倒検出システムを構築した．その結果，XGBoostを用いた場合に正解率、感度、特異度がすべて99%以上に達し，既存手法を大幅に上回る性能を示した． |
| （英） | Falls among the elderly are a serious social issue, and existing fall detection methods face challenges such as false positives in wearable devices and privacy concerns with visual devices. This study proposes a high-precision fall detection system by integrating accelerometer and heart rate sensors into clothing, positioning the sensors close to the heart to obtain high-quality data. The system performs better using filter and wrapper methods for feature selection and leveraging active learning to select optimal data iteratively. The results show that using XGBoost achieves accuracy, sensitivity, and specificity exceeding 99%, significantly outperforming existing methods. | |
| キーワード | （和） | 転倒検出 / ウェアラブルデバイス / 能動学習 / 特徴選択 / 教師あり学習 / / / |
| （英） | Fall Detection / Wearable Device / Active Learning / Feature Selection / Supervised Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 404, CQ2024-109, pp. 100-105, 2025年3月. | |
| 資料番号 | CQ2024-109 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (CQ) | |
| 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 | CQ2024-109 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE CQ IMQ IE |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-03-MVE-CQ-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 能動学習を用いた加速度センサと心拍センサによる転倒検出法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fall Detection Method Using Accelerometer and Heart Rate Sensors with Active Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 転倒検出 / Fall Detection |
| キーワード(2)（和/英） | ウェアラブルデバイス / Wearable Device |
| キーワード(3)（和/英） | 能動学習 / Active Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴選択 / Feature Selection |
| キーワード(5)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised Learning |
| 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） | 陳 鳴龍 / Minglong Chen / チン メイリュウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 政望 / Masami Yoshida / ヨシダ マサミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 拓 / Taku Noguchi / ノグチ タク |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 16:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-109 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.404 |
| ページ範囲 | pp.100-105 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (CQ) |
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