HMMを用いた時系列データ自動組織化による行動認識の試み

摘要

上記のようなコンテキストアウェアサービスを実現するには，その目的に応じて，センサデータを取得しなければならない．コンテキストの要素として，行動の時間，場所，嘩類などが挙げられるが，行動の多様性や複雑性により，計測には困難が存在している．これまで，いくつかの学習モデルが提案されているが，学習するには行動の種類の指定および学習データの分類作業を事前に行わなければならない．すなわち，行動種類別のカテゴリ化のために，収集できたデータに対してクラスタリングする必要がある．したがって，学習データを予め用意して，分類の数を決めるという負担がユーザにかかる．いかに行動情報を簡単に収集して，有用な行動のモデルを構築し，正確な認識を実現するかが課題となる．