加速度データからの行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた特徴抽出における時間窓の影響

摘要

本研究では，行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた加速度データからの特徴抽出手法における時間窓の識別性能への影響を評価した．具体的には，異なる時間窓によって切り出された加速度データから抽出された特徴あるいは特徴の組み合わせを分類器に与えたときの識別性能を評価した．実験により，単一の時間窓に関しては，時間窓幅512のときの正解率が最も高く，同一時間窓幅で時間窓数が異なる場合に関しては，各時間窓幅512のときの正解率が最も高いことが確認された．