著者

西尾 信彦 藤井 陽光 安積 卓也

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. USN, ユビキタス・センサネットワーク (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.112, no.31, pp.79-84, 2012-05-10

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ユーザの細粒度での屋内行動を認識するために,複数のセンサーを用い普段滞在する居場所を自動的に学習し標本化する機構と,それを用い現在の状況を標本から抽出する機構を実装し評価した.その結果,新規の標本を生成すべきか,既存の標本をアップデートすべきかの閾値を獲得する必要があることがわかり,そのための検証実験を実施し,比較的短期間のセンシングでも自動的に標本をアップデートして,ほぼ0.1%未満の誤認識率に押えられる見込みが得られた.