個別化サービス提供のための 行動認識における 背景情報の活用

Presentation on theme: "個別化サービス提供のための 行動認識における 背景情報の活用"— Presentation transcript:

1 個別化サービス提供のための 行動認識における 背景情報の活用
個別化サービス提供のための 行動認識における 背景情報の活用 Use of Situational Information in Behavior Recognition to Provide Personalized Service ◎森 浩佳† 　近藤 明宏‡ 　山原 裕之‡ 　 　 原田 史子† 　島川 博光† †立命館大学 情報理工学部 ‡立命館大学 大学院理工学研究科

2 研究背景 ⇒Tagged World ユビキタス社会実現に向けた環境の整備 高齢者など計算機に不慣れなユーザの存在
ユーザが触れるオブジェクトから行動を推測し、ユーザの状況に応じたサービスを提供 例）外出時に火の元の消し忘れを通知 認識の対象とする行動 外出、帰宅、起床、就寝 ユーザのモードが変わり、不注意による過失が起こりやすい行動

3 Tagged World 接触物による行動認識
習慣にもとづく行動 例)トイレに行き、荷物を持ってから外出する 同じオブジェクトに触れる 触れるオブジェクトの種類と順序によって特徴付けられる 環境 オブジェクト・・・RFIDタグ ユーザ・・・指輪型RFIDリーダ 行動認識 ユーザが触れるオブジェクトとあらかじめ生成された 行動パターンを照合

4 習慣的に多く触れるオブジェクトが含まれる
Tagged World 　行動パターン生成 ユーザのオブジェクトへの接触履歴(行動ログ)から行動ごとに生成 外出時の行動ログ 外出の行動パターン ①順序対を抜き出す カバン→携帯電話 ・ カバン→財布 カバン→香水 鍵→香水 Access time オブジェクト 07:30:04 ・ カバン 07:30:15 携帯電話 07:30:32 財布 07:30:40 鍵 07:31:02 香水 ②何ケース中に出現するかカウントする 習慣的に多く触れるオブジェクトが含まれる 閾値以上 1ケース

5 行動の背景にある情報を考慮することが必要
行動をとる背景に存在する 情報の欠如 画一的行動パターン 1つの行動に対して1つの行動パターン ⇒行動認識率の低下 例）「平日に出勤」と「休日に買い物」 　 平日出勤用持ち物 休日買い物用持ち物 スーツ→ビジネスバッグ ビジネスバッグ→鍵 ビジネスバッグ→財布 ハンガー→スーツ ビジネスバッグ →携帯電話 ・ 外出用行動パターン 行動の背景にある情報を考慮することが必要 照合 外出 外出と認識されない

6 背景情報を活用した行動認識 提案手法 背景情報 背景情報ごとに異なる行動パターンを生成
行動をとる背景にある情報を活用し、行動認識率を向上させる 　　　　 　　　　背景情報 提案手法 背景情報ごとに異なる行動パターンを生成 背景ごとの行動に対応可能 複数の行動パターンを同時に照合するため、行動認識にかかる負荷の考慮が必要

7 背景情報の定義 接触した物体を示す情報以外の、ユーザの行動に影響を与えるセンサからの情報 例）天候、曜日、時間帯など
⇒　複数の組み合わせが可能 例）平日の雨、休日の夜など 例）平日の出勤→平日の朝（の外出） センサで直接取得することはできないが、センサで取得できる値と強く関連していると思われる情報は背景情報と対応させて扱う

8 非画一的な行動パターン 非画一的行動パターン 定義した背景情報ごとに、ユーザの行動ログから生成
ある背景において行動をとるさいに、多く触れるオブジェクトが含まれる 平日出勤用持ち物 スーツ→ ビジネスバッグ→鍵 ビジネスバッグ ハンガー→スーツ ・ 平日出勤用行動パターン →携帯電話 →財布 休日買い物用持ち物 買い物バッグ→鍵 買い物バッグ→財布 買い物バッグ ・ 休日買い物用行動パターン →携帯電話

9 同時に照合する行動パターン数を減らすことで負荷を軽減
行動パターン選出 背景情報をもとに、行動認識のさいに用いる行動パターンを選出できる 平日出勤用行動パターン 平日・朝 休日買い物用行動パターン 休日 スーツ ・ ビジネスバッグ 携帯電話 財布 行動ログ 背景情報判定機能 平日起床用行動パターン 休日起床用 平日起床用 休日買い物用 平日出勤用行動パターン 照合 選出 背景情報平日、朝 同時に照合する行動パターン数を減らすことで負荷を軽減 平日起床用行動パターン 平日・朝 休日起床用行動パターン 休日・朝 平日出勤用行動パターン 行動パターン群 行動認識　　　　出勤

10 今後の課題 背景情報定義の詳細化 実装、実験による本手法の有用性評価 専用言語による背景情報定義 背景情報定義の自動化 認識率の検証
センサ値の組み合わせによる背景情報表現 背景情報定義の自動化 実装、実験による本手法の有用性評価 認識率の検証

11 まとめ Tagged World 提案手法 今後の課題 ユーザの状況に応じたサービス提供 接触物による行動認識
問題点：行動をとる背景に存在する情報(背景情報)の欠如 提案手法 行動認識における背景情報の活用 背景情報の定義 非画一的行動パターン生成 行動パターン選出による負荷軽減 今後の課題

12

13 専用言語による背景情報の定義 センサからの値を要素とする専用言語で背景情報を定義する Target・・・背景情報を定義する対象
State・・・Targetに対して具体的に背景情報を定義 例）天候の定義 Target 天候 { State 天候 is 雨 { 　　int　雨量； 　　雨量＞０； 　　int 照度； 　　照度＜＝5000； ｝； ｝； State 天候 is 晴 { 　　雨量==０； 　　照度>=7000； ｝；

14 背景情報判定機能 センサなど センサ値表 背景情報 定義ファイル 変換された ・ センサ値 センサ値 変換された アクセス センサ値
コンパイラ センサ値 変換機能 背景情報 解析機能 コンパイル 背景情報の判定

15 既存研究との比較 S.Wang, W.Pentney, A.-M.Popescu, T.Choudhury, M.Philipose, “Common Sense Based Joint Training of Human Activity Recognizers” (In Proceedings of IJCAI 2007, pp , 2007) ユーザが触れたオブジェクトの種類と、加速度などユーザが身につけた数種類のセンサから得られる情報により行動認識 認識対象とする行動の粒度は小さい 例）お茶を入れる Dynamic Baysian Networkによる行動のモデル生成 センサを身につけることによるユーザへの負担大 認識対象とする行動の粒度の違い 加速度などの情報は、粒度の大きい行動を認識する上での有用性は少ない

16 認識率低下の要因 現在の認識率 認識率低下の要因 80%以上（外出は90%以上） 閾値の設定 ⇒個人に応じた閾値の設定
閾値の設定　⇒個人に応じた閾値の設定 習慣はあるが、ふるまいを識別できるほど明確でない　⇒行動認識のさいに与えるポイントの設定 習慣が行動パターンに反映しきれていない ⇒背景情報の活用