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Senstickを使った姿勢・状態検出

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Senstickを使った姿勢・状態検出
奈良先端科学技術大学院大学 ユビキタスコンピューティングシステム研究室
◎ 日高 真人

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目次
• Senstick眼鏡
• 作ろうと思った物
• 猫背検出
• Wekaとは
• 状態検出
• まとめ
2

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Senstick眼鏡
3
加速度,角速度,地磁気,照度,紫外線,
湿度,気圧を測ることができる
Bluetooth→IPodTouch→iTunes→CSV

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Senstickを使った姿勢・状態検出

  1. 1. Senstickを使った姿勢・状態検出 奈良先端科学技術大学院大学 ユビキタスコンピューティングシステム研究室 ◎ 日高 真人
  2. 2. 目次 • Senstick眼鏡 • 作ろうと思った物 • 猫背検出 • Wekaとは • 状態検出 • まとめ 2
  3. 3. Senstick眼鏡 3 加速度,角速度,地磁気,照度,紫外線, 湿度,気圧を測ることができる Bluetooth→IPodTouch→iTunes→CSV
  4. 4. 作ろうと思った物 • Senstick眼鏡を用いて,猫背状態を検出する 4
  5. 5. 猫背検出 実験方法 1.眼鏡を掛け,椅子に座った状態で背筋を伸ばした状態と猫背を 一定時間ごと繰り返す(加速度,角速度,地磁気をセンサとして用い た) 2.iOSアプリからCSVファイルに出力し,WEKAによって機械学習 にかける 5
  6. 6. WEKAについて • 分類学習やクラスタリング,相関ルールの生成のみならず データの前処理や視覚化に関する機能も含む統合型ツール • GUIの操作のみで使用可能 • 今回メインとなるのは分類学習 6
  7. 7. 猫背検出 実験方法 1.眼鏡を掛け,椅子に座った状態で背筋を伸ばした状態と猫背を 一定時間ごと繰り返す(加速度,角速度,地磁気をセンサとして用い た) 2.iOSアプリからCSVファイルに出力し,WEKAによって機械学習 にかける 実験結果 状態が2つしかないため,非常に簡単であった. 7
  8. 8. 状態検出 8 • 自分が研究室のデスク付近でよく行う動作6つを識別でき るか試してみた(加速度,角速度,磁場) 研究 スマホいじり 寝る 漫画読む FX 机の上に足乗せ
  9. 9. 状態検出 実験方法 1.眼鏡を掛け,特定の動作を行う (加速度,角速度,地磁気をセンサとして用いた) 2.iOSアプリからCSVファイルに出力し,手動でラベル付けして WEKAによって機械学習にかける 3.分類を行う 9
  10. 10. 実験結果 Class TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area スマホ 0.989 0.017 0.924 0.989 0.956 0.999 足乗せ 0.879 0.012 0.936 0.879 0.907 0.953 寝る 1 0 1 1 1 1 漫画 0.961 0.001 0.994 0.961 0.978 0.987 FX 0.826 0.048 0.763 0.826 0.793 0.974 研究 0.749 0.04 0.792 0.749 0.77 0.969 10 スマホ 足乗せ 寝る 漫画 FX 研究 スマホ 183 0 0 1 0 1 足乗せ 3 160 0 0 9 10 寝る 0 0 182 0 0 0 漫画 3 0 0 174 0 4 FX 3 6 0 0 142 21 研究 6 5 0 0 35 137 ・FX中は視点移動が激しく,研究中は頭を抱えることが多いので加速度, 角速度の値が近くなったと考えられる. ・寝ている状態は地磁気の値が大きく違うため,判別の精度が高かったと思われる.
  11. 11. まとめ • Senstick1つで多くの状態を高精度で識別できることが 分かった. • 個人差・場所による差がどの程度あるかも見たかった. • 研究室内での学生の行動を学習データに用いることによって, 学生が真面目に研究に取り組んでいるかを簡単に検出するこ とができ,論文執筆に役に立つ可能性がある. 11
  12. 12. コメント • スマハで実験できそう • データのために行動を意識してしまうのでは? • キーボートの叩いてる量(自分が集中してた量を可視化でき る) 12

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