本研究では、スマートフォンに内蔵されたセンサー(特に加速度計)のデータを使用して、人間の日常活動を自動的に認識するシステムを開発しました。
まず、研究グループのメンバーが実際にスマートフォンを使って7つの日常活動(静止、ゆっくり歩行、普通歩行、早歩き、ジョギング、走行、ジャンプ)を行い、加速度計のデータを収集しました。このデータを前処理(メディアンフィルタによるノイズ除去)し、42の特徴量を抽出しました。
次に、様々な機械学習アルゴリズムを使ってモデルを構築し、精度と処理時間を評価しました。その結果、Naive Bayesアルゴリズムと10の特徴量を使うことで、94.2%の精度と高速な処理時間を実現できることがわかりました。
最終的に、このモデルをAndroidアプリケーションに実装し、リアルタイムで人間の活動を認識し、代謝換算値に基づいてカロリー消費量を計算する機能を開発しました。
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by Mayur Sonawa... at arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.02869.pdfDeeper Inquiries