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複数センサを用いた移動経路上の 利用者コンテキスト認識機構の 研究開発

複数センサを用いた移動経路上の 利用者コンテキスト認識機構の 研究開発. 中村 友宣 メディア統合環境講座. 背景と目的. 背景： 小型・高性能な携帯端末の普及 移動時間を利用した学習スタイル 目的： ウェアラブル学習システム の構築 利用者の状況に応じ携帯機器や学習教材を動的に変更 想定：通勤・通学行程で利用. 利用者コンテキスト 認識機構. デバイス・コンテンツ 制御機構. 認識対象とする利用者コンテキスト. 電車内の 混雑度. 利用者の 動作. 立位時の 場所. 座位. 駅のホーム. 空いている. 立位. 電車の中. 遮断機・

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複数センサを用いた移動経路上の 利用者コンテキスト認識機構の 研究開発

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Presentation Transcript

  1. 複数センサを用いた移動経路上の利用者コンテキスト認識機構の研究開発複数センサを用いた移動経路上の利用者コンテキスト認識機構の研究開発 中村 友宣 メディア統合環境講座

  2. 背景と目的 • 背景： • 小型・高性能な携帯端末の普及 • 移動時間を利用した学習スタイル • 目的：ウェアラブル学習システムの構築 • 利用者の状況に応じ携帯機器や学習教材を動的に変更 • 想定：通勤・通学行程で利用 利用者コンテキスト 認識機構 デバイス・コンテンツ 制御機構

  3. 認識対象とする利用者コンテキスト 電車内の 混雑度 利用者の 動作 立位時の 場所 座位 駅のホーム 空いている 立位 電車の中 遮断機・ 信号機の前 歩く 混んでいる 走る 自転車

  4. アプローチ 電車内の 混雑度 利用者の 動作 立位時の 場所 駅のホーム 座位 立位 歩く 空いている 電車の中 遮断機・ 信号機の前 走る 自転車 混んでいる 足の動き 天井高 呼吸量 大腿部の 加速度 天井までの 距離 大気中の CO2濃度

  5. 走る 歩く 自転車 座位・立位 パワースペクトル 平均値（2秒間） 利用者の動作の認識（1/2） • 大腿部の加速度の計測

  6. 識別器による各状態の確率推定 サポートベクターマシン（SVM） 教師あり学習 状態間の遷移の平易度によるロバストな認識 遷移確率∝SVMの出力×遷移の平易度 利用者の動作の認識（2/2） 座位 前処理済みセンサデータ 自転車 立位 走る 入力 学習済みのSVM 走る 歩く 出力 各状態の確率 「走る」から次状態への遷移

  7. 測定 限界 遮断機・信号機の前 駅のホーム 電車の中 肩から天井までの距離の変動例 立位時の場所の認識 • 天井高の計測

  8. 混んでいる 空いている 電車内CO2濃度の変動例 電車内の混雑度の認識 • CO2濃度の計測

  9. 試作システム 実験目的 認識性能（認識率）評価 実験設定（1サンプル＝1秒） 学習データ： 利用者の動作：各60サンプル 立位時の場所：各60サンプル 電車内の混雑度：各1200サンプル 試験データ： 自宅から大学まで：全4349サンプル 評価実験 超音波センサ コントローラ モバイルPC CO2センサ 加速度センサ

  10. 実験結果（1/3） • 全体の認識率 • 遷移の平易度なし：81.9% • 遷移の平易度あり：85.8% 正解 平易度 なし 平易度 あり 自宅前 駐輪場 高槻市駅 十三駅 石橋駅 研究棟前 電車内 電車内 ランダム誤りが減少

  11. 実験結果（2/3） 正解 認識 結果 自宅前 駐輪場 高槻市駅 十三駅 石橋駅 研究棟前 電車内 電車内

  12. 実験結果（3/3） • 誤認識が起きた場合 • 回答できる設問が出題されない： 小さい • 回答できない設問が出題される： 大きい • 後者の誤認識は0.6%しか発生していない 正解 認識 結果 自宅前 駐輪場 高槻市駅 十三駅 石橋駅 研究棟前 電車内 電車内 学習への影響

  13. まとめ • 移動経路上の利用者コンテキスト認識機構を開発 • 複数のセンサ（加速度・超音波・CO2）を使用 • SVMで確率推定，遷移の平易度によるロバストな認識 • 全体の認識率：85.8% • 今後の課題 • 認識率の向上 • デバイス・コンテンツ制御機構と統合したひとつのシステムとして評価

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