スマート社会に向けた状況認識手法の検討

摘要

動物公園で実施した実証実験では、利用者の動線?滞 在時間をNMTF による分析を行い、利用者の状況の違いに よって、動線?滞在時間に傾向の違いが存在することが 明らかになった。そこでNMTF から算出された動線?滞在 時間を特徴量として、利用者がベビーカを使用している かどうかを機械学習による２クラス分類問題として認識 を行い、その結果ベビーカ未使用の状況に対して正解率 67％が得られた。 NNTF を用いて膨大なデータパターンから有効な特徴量 データを抽出し最適なモデルを作成し状況を推定すると いう本手法は、ベビーカの認識に特化した手法ではなく、 多様なデータの中から目的とする状況を認識するための 条件を自動的に見出す汎用的な手法である。今後は他の 状況についても認識精度の評価を行うとともに、必要な 人に必要な情報を提供する方法について検討を行う。 なお、本研究は国立研究開発法人 情報通信研究機構の 高度通信?放送研究開発委託研究「ソーシャル?ビッグ データ利活用?基盤技術の研究開発」によるものです。