ウェアラブルデバイスを活用した行動の自動分類手法の検討

摘要

ウェアラブルデバイスに内蔵されたセンサから取得したデータに対し機械学習を用いて分類，解析し，人の行動を自動で特定することで様々なサービスが可能となる.本稿では主成分分析やニューラルネットワークなどの次元圧縮手法を用いることで特徴的な動作の抽出とその識別を行う手法を提案する．提案手法の実現可能性を探るため，限定された行動を扱う卓球競技にこの手法を適用し，スイング時の腕の動きに着目して収集した加速度データを基にフォームと返球位置の解析を行った．加えて，センサデータの取得と同時にその様子をビデオカメラで撮影し，これらを組み合わせて解析結果に対応する動作の定義付けも行った．