電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-18-2
スマートフォンを用いた様々な移動状態を含む連続動作の識別
◎小栗悠生(東京電機大)・松野省吾(電通大)・大山 実(東京電機大)
行動支援サービスへの応用を背景に,人の移動状態を推定しようとする研究が活発に行われている.本稿では,ズボン,かばん,ジャケットの3つの保持位置に携帯端末を所持し,停止,歩行,走行,階段昇降,エレベータ昇降の7状態に関して被験者7名による移動状態別実験と,大学キャンパス内での移動を想定した様々な状態を含む連続動作の識別を被験者6名により試みた.SVM(Support Vector Machine)による識別機能を有する移動状態推定アプリケーションを用いて実施した7種類の移動状態別実験では,各保時位置で95%以上の高精度で7状態を識別した.また,連続動作においても約91%の精度で正しい状態を判定した.