要約
ナースケア活動認識チャレンジにおいて、Team TDU-DSMLは活動認識アルゴリズムを開発した。本研究では、チャレンジデータセットに含まれる3次元モーションキャプチャデータを処理するために、時空間グラフ畳み込みネットワーク（ST-GCN）が採用された。時系列データは20秒のセグメントに分割され、10秒のオーバーラップを設けた。その後、木構造グラフを用いた認識モデルが構築された。予測結果は、各セグメントの出力に対して多数決を適用し、1分単位のセグメントごとに決定された。モデルの評価には、1人を除いた全被験者を用いたクロスバリデーション手法が用いられ、全6名の被験者に対して平均57%の認識精度が達成された。