ARARアルゴリズムによる欠損データ補完を用いたウェアラブルセンサ行動認識技術の耐故障性向上

摘要

ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術において，既存の行動認識技術では，通信切断やセンサの故障などによりあらかじめ想定された状況からセンサが1つでも欠損してしまうと，識別アルゴリズムは動作しなくなり，まったく行動認識ができなくなるという問題が存在する．そこで本研究では，センサデータが欠損した時，その直前のセンサデータを利用して欠損データの補完を行うことで，正しく行動認識を行えるようにする手法を提案する．具体的には，センサデータの欠損が生じた場合，それまでに得られたセンサデータの時系列からARARモデルを作成し，欠損データの値を予測し補完を行う．提案手法の有用性を確認する為ために，評価実験を行った．正常に取得できた過去の256サンプルのセンサデータをもとに，1～5window先のセンサデータの値を提案手法より予測し補完を行った．欠損データを補完しない場合ではF値の認識率が73.4％であったのに対し，1～2window分が生じた場合は，提案手法によって予測精度を76.8％に引き上げることができた．