電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-9-19
スマートフォン内蔵センサを用いた移動状態及び移動手段の推定
◎小栗悠生・吉田慶介・大山 実(東京電機大)
近年の携帯情報端末は,多数のセンサを搭載し様々な機能を有している.中でも移動状態識別によりライフログやヘルスケアといったユーザの行動支援サービスの提供が活発に行われており,複雑なコンテクストの推定が求められている.本研究では,加速度センサと気圧センサを用いて,停止状態,歩行状態,階段,エレベータ,エスカレータの昇降状態,車,電車の計10状態に関して被験者4名によるデータの測定とSVMによる状態分類実験を行った.その結果,特徴量の時間窓を広げるにつれて分類精度は向上し,全ての状態に関して95%を超える精度で分類することができた.