日常生活データ（音・臭・振動）による高齢者の生活リズムのモデル化に関する研究

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本研究の目的は，老齢者の日常生活動作・活動(ADL)に含まれる食事，排せつ，入浴，掃除などを音，ニオイ，振動などのセンサーデータを活用して認識し，その行動をモデル化し，個人の生活リズムとして評価可能とすることで，短期(突発)・中期・長期的な観点で老齢者の状態を管理可能とし，①突然の事故(転倒)，②状態変化に応じたケアプラン作成，③認知症の早期発見などの介護ケアに貢献することである．本目的に対して，これまでの研究において，(1)介護記録における自立度自動評価アルゴリズム，(2)介護記録からのオントロジ生成の試作などに取組みしてきた．本年度は，特に(1)の成果を活用した行動認識システムを構築し，被験者２名の居住空間において行動認識に関する評価を実施した．その結果，それぞれ96%，85%という認識率を確認した．生活音の認識においては，音声認識に活用されているMFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)を改良して認識率の向上を図った．本成果について，電子情報通信学会の英文論文誌に採用，掲載された(a)．本成果により，高齢者の日常生活動作・活動(ADL)に含まれる食事，入浴，掃除などの基本行動については行動認識が可能であるという結論を得た．なお，(2)については21年度の成果として，オントロジの自動構築の基本機構は確認できている．(1)はData-driven approachの1手法であり，また，(2)はKnowlege-driven approachを行うためのオントロジ構築手法となる．今後は(1)と(2)を組み合わせたナレッジグラフを構築することで，本研究の目的の達成に向けて研究を進める予定である．(a) Home Activity Recognition by Sounds of Daily Life Using Improved Feature Extraction Method, IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, Vol. E106-D No.4, p.450-458